不到4万元组装一台在本地运行完整DeepSeek大模型的PC
在本地运行完整的DeepSeek-R1大模型（6710亿参数），曾被认为需要昂贵的硬件和复杂的配置。然而，随着硬件技术的发展和模型优化方法的进步，现在可以在相对经济的硬件配置上实现这一目标。本文将详细介绍如何以约不到4万元的预算，配置硬件并设置软件环境，以在本地运行完整的DeepSeek-R1模型。
硬件配置
主板：技嘉MZ73-LM0或/MZ73-LM1
技嘉MZ73-LM0服务器主板支持双路EPYC处理器（9004或9005系列），24个DDR5插槽，可最大化内存容量和带宽。
处理器：AMD EPYC 9004或9005系列，大模型的瓶颈是内存带宽，因此处理器不需要最顶级的。
为了在本地运行DeepSeek-R1模型，以下是推荐的硬件配置：
| 组件 | 型号 | 预估价格（RMB） |
|---|---|---|
| 处理器（CPU） | AMD EPYC 五代 9115 | 6400 |
| 内存（RAM） | 768GB（24×32） 三星DDR4 3200 RECC服务器内存条 | 19200 京东链接 |
| 存储 | 2TB NVMe SSD | 200 |
| 电源 | 美商海盗船1200i全模组数字电源 | 2399 京东链接 |
| 主板 | 技嘉MZ73-LM0/MZ73-LM1 | 8899 |
| 机箱及散热 | 高品质机箱和散热系统 | 1000 |
| 总计 | 38000 |
如果你不想DIY，也可以考虑直接购买成熟稳定的双路霄龙EPYC工作站（双路9174F 256GB内存 52000元） 京东链接
注：价格为估计值，实际价格可能因地区和供应情况而有所差异。
配置说明：
- 处理器（CPU）： AMD EPYC 9004或9005系列选便宜的即可。
- 显卡（GPU）： 两块NVIDIA RTX 4090显卡，每块配备24GB显存，提供强大的计算能力和足够的显存容量。
- 硬盘：选择1TB以上的NVMe固态硬盘
- 内存（RAM）： 768GB DDR4内存，确保在处理大型模型时有足够的内存空间。
- 电源： 1000W 电源即可确保系统的稳定运行。
- 主板： 选择与上述组件兼容的高性能主板，确保良好的兼容性和扩展性。
- 机箱及散热： 高品质的机箱和散热系统，确保良好的通风和散热，维持系统的稳定性。
软件环境设置
在硬件配置完成后，按照以下步骤设置软件环境：
- 安装llama.cpp
- 下载700GB的deepseek-R1-GGUF模型（Q8文件夹）
测试运行DeepSeek-R1模型
完成上述配置后，您可以使用以下命令启动DeepSeek-R1模型：
llama-cli -m ./DeepSeek-R1.Q8_0-00001-of-00015.gguf --temp 0.6 -no-cnv -c 16384 -p
此命令将加载量化后的模型，并在本地环境中运行。您可以根据需要调整脚本中的参数，以优化性能或适应特定任务。以上硬件配置的生成速度为每秒6-8个token。
性能优化建议
为了确保模型的高效运行，考虑以下优化建议：
- 显存管理： 监控GPU显存使用情况，确保模型和数据不会超出显存限制。如果出现显存不足的问题，考虑进一步降低模型的量化位数或使用分布式推理技术。
- 批处理大小： 根据任务需求调整批处理大小（batch size）。较大的批处理大小可以提高GPU利用率，但也会增加显存占用。根据实际情况进行权衡。
- 混合精度训练： 如果需要进一步提升性能，考虑使用混合精度训练（Mixed Precision Training）技术。这可以在保持模型精度的同时减少计算量和显存占用。
通过上述硬件和软件配置，您可以在本地高效地运行DeepSeek-R1模型。这为开发和测试提供了灵活性，同时避免了云计算资源的成本和限制。请根据您的具体需求和资源，适当调整配置，以获得最佳性能。
参考链接：https://x.com/carrigmat/status/1884244397174448142
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