小型開發者也能在家部署 DeepSeek R1 嗎？

簡介
詳細硬體需求與推薦 GPU
更便捷的選擇 – Cloud GPU
最便利的方法 – API
常見問題

重點摘要

答案可能是否定的！

高 GPU 需求
雖然 DeepSeek R1 相比其他模型降低了 GPU 需求，但對於家用設備而言仍然偏高。
部署流程複雜
自行部署需要配置 AI 架構，對於個人開發者來說耗時且具有挑戰性。
Novita AI 作為替代方案
Novita AI 提供極具成本效益的 Cloud GPU 服務及 API 解決方案，讓開發者無需特殊硬體或複雜設定即可使用 DeepSeek R1。

DeepSeek R1 是先進的 AI 推理模型，以其尖端能力和開源可及性聞名。由中國研究團隊開發，專為處理從輕量任務到複雜企業級操作的多元應用而生。但部署這個 OpenAI-o1 等級的模型需要什麼樣的硬體？它能在個人開發者的電腦上運行嗎？本文將揭曉答案。

簡介

發布日期：2025 年 1 月 21 日
模型規模：
主要特色：
- 模型大小：671B 參數（37B 活躍 / token）
- 開源
- Tokenizer：具備自我反思標籤的增強型 tokenizer
- 支援語言：多語言，具備文化適應能力
- 多模態：僅文字
- 上下文視窗：128K tokens
- 儲存格式：支援 Q8/Q5 量化
- 架構：混合專家（MoE）+ 強化學習增強訓練流程
- 訓練方法：基於 V3 基礎，搭配 RL 流程（SFT → RL → SFT → RL）
- 訓練資料：V3 基礎 + RL 優化資料

詳細硬體需求與推薦 GPU

模型	參數大小	GPU 配置
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B	4.9B	1 x NVIDIA RTX 4090（24GB VRAM），搭配模型分片
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	9.0B	1 x NVIDIA A100（40GB VRAM）或 2 x RTX 4090（24GB VRAM），使用張量並行
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	32B	2 x NVIDIA A100（40GB VRAM）或 1 x NVIDIA H100（80GB VRAM）或 4 x RTX 4090（24GB VRAM），使用張量並行
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	70B	4 x NVIDIA A100（40GB VRAM）或 2 x NVIDIA H100（80GB VRAM）或 8 x RTX 4090（24GB VRAM），使用重度並行
DeepSeek-R1:671b	671B（370 億活躍參數）	16 x NVIDIA A100（40GB VRAM）或 8 x NVIDIA H100（80GB VRAM），需搭配 InfiniBand 的分散式 GPU 叢集

1.8B（80 億參數）

推理：
- GPU：
  - 1x NVIDIA RTX 4090（24GB VRAM），搭配模型分片。
- CPU：高階多核心 CPU（例如 AMD Ryzen 9 5900X 或 Intel i9-12900K）。
- RAM：至少 64GB 系統記憶體。
- 磁碟空間：約 20GB 用於模型權重。

2. 14B（140 億參數）

推理：
- GPU：
  - 1 x NVIDIA A100（40GB VRAM）
  - 或 2 x RTX 4090（24GB VRAM），使用張量並行。
- CPU：伺服器級多核心 CPU（例如 AMD EPYC 7003 系列或 Intel Xeon Platinum）。
- RAM：128GB 系統記憶體。
- 磁碟空間：約 35GB 用於模型權重。

3. 32B（320 億參數）

推理：
- GPU：
  - 2 x NVIDIA A100（40GB VRAM）或 1 x NVIDIA H100（80GB VRAM）。
  - 或 4 x RTX4090（24GB VRAM），使用張量並行。
- CPU：高效能伺服器級多核心 CPU。
- RAM：256GB 系統記憶體。
- 磁碟空間：約 80GB 用於模型權重。

4. 70B（700 億參數）

推理：
- GPU：
  - 4 x NVIDIA A100（40GB VRAM）或 2 x NVIDIA H100（80GB VRAM）。
  - 或 8 x RTX 4090（24GB VRAM），使用重度並行。
- CPU：伺服器級多核心 CPU（例如 AMD EPYC 或 Intel Xeon Platinum）。
- RAM：512GB 系統記憶體。
- 磁碟空間：約 160GB 用於模型權重。

5. 671B（6710 億參數） - 370 億活躍參數

推理：
- GPU：
  - 16 x NVIDIA A100（40GB VRAM），或 8 x NVIDIA H100（80GB VRAM）
  - 需搭配 InfiniBand 的分散式 GPU 叢集進行通訊。
- CPU：跨多個節點的高階多核心伺服器 CPU。例如 AMD EPYC 7003 或 Intel Xeon 4th Gen。
- RAM：約 8TB 跨節點系統記憶體。
- 磁碟空間：約 1.5TB 用於模型權重。

得益於混合專家（MoE）和分散式訓練等技術，DeepSeek R1 相比其他模型所需的硬體大幅降低。然而，雖然使用時僅需啟動部分參數以減少運算成本，但在部署時仍需儲存完整的參數集。這導致硬體需求仍然很高，使得個人開發者難以支援其部署。

家用伺服器的挑戰與優化方法

在家用伺服器上運行 DeepSeek R1（671B）等先進模型因硬體需求龐大而面臨多項挑戰：

家用伺服器的挑戰

高 VRAM 需求：較大的模型（如完整版 DeepSeek R1）需要大量 VRAM，通常需要多 GPU 配置，這對於家用伺服器而言通常不切實際。
電源與散熱：高階 GPU 耗電量大且產生大量熱能，需要穩固的電源供應和有效的散熱解決方案。
硬體相容性：配置多 GPU 系統需要仔細規劃，以確保 GPU、主機板和其他系統元件之間的相容性。
成本：尖端 GPU 和支援硬體的高昂價格對個人使用者來說門檻很高，讓許多人難以實現。

優化方法

為了解決這些挑戰，以下幾種優化技術有助於降低硬體需求：

量化：降低模型權重的精度（例如使用 4 位元量化）可以顯著減少 VRAM 需求，同時維持可接受的效能。
蒸餾：使用較小的蒸餾版本模型可以降低硬體需求，同時保留大部分模型效能。
卸載：將工作負載分散到 GPU、CPU 和 RAM 上，可以使模型在 VRAM 較低的系統上運行，但代價是處理速度較慢。
推理優化：調整批次大小、微調處理設定以及利用優化函式庫，可以在硬體能力有限的情況下提升效能。

結合這些優化方法，可以減輕在家用伺服器上運行 DeepSeek R1 等大型模型所帶來的挑戰，但效能和效率上的取捨可能仍無可避免。

更便捷的選擇 – Cloud GPU

購買 GPU 可能很昂貴，但使用雲端 GPU 則是更為便捷且具成本效益的選項。您只需依使用量付費，無需處理 GPU 設定或推理框架的最佳化。如此一來，您可以完全專注於使用模型，而無需擔心技術細節。

Novita AI 現已提供多種 GPU 型號，例如 RTX 4090、A100、H100 等。我們的價格在市場上極具競爭力。

立即嘗試部署 GPU！

最便利的方法 – API

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 來輕鬆部署 AI 模型，同時也提供經濟實惠且可靠的 GPU 雲端環境，用於建立與擴展模型。

步驟 1：登入並進入模型庫

登入您的帳號，然後點選 模型庫 按鈕。

步驟 2：選擇您的模型

瀏覽可用選項，選擇符合您需求的模型。

步驟 3：開始免費試用

開始免費試用，探索所選模型的功能。

立即嘗試 DeepSeek R1 示範！

步驟 4：取得您的 API 金鑰

為了驗證 API，我們會提供您一個新的 API 金鑰。進入「Settings」頁面，您可以依照圖片指示複製 API 金鑰。

步驟 5：安裝 API

使用您程式語言專屬的套件管理器安裝 API。

安裝完成後，將必要的函式庫匯入開發環境。使用 API 金鑰初始化 API，開始與 Novita AI LLM 互動。以下是使用 Python 的聊天補全 API 範例。

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "deepseek/deepseek_r1"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)

註冊後，Novita AI 會提供 $0.5 的免費額度讓您開始使用！

如果免費額度用完，您可以付費繼續使用。

DeepSeek R1 提供了強大的 AI 推理能力，但其硬體需求會因模型及其規模而差異甚大。完整規模的模型需要高階多 GPU 配置，而蒸餾版本則為資源有限的使用者提供了更可行的選擇。對於沒有特殊硬體的使用者，透過 API 使用 DeepSeek R1 提供了一個實用且高效的解決方案。了解其硬體需求與可用的優化策略後，開發者與研究人員可以有效利用 DeepSeek R1 來滿足各自獨特的需求。

常見問題

DeepSeek R1 的訓練方法是什麼？

DeepSeek R1 採用多階段訓練流程。DeepSeek-R1-Zero 是在基礎模型上直接使用大規模強化學習（RL）訓練，沒有預先進行監督式微調（SFT）。

若要達到最佳效能，提示 DeepSeek R1 時有哪些最佳實務？

主要好處包括：提高任務處理效率、讓開發者更靈活地輕鬆更新功能、能擴展以新增功能而無需大幅修改，以及提供個人化的使用者互動。為了讓 DeepSeek R1 達到最佳效能，請避免加入系統提示，並將所有指令放在使用者提示中。

Novita AI 是全方位的雲端平台，助力您的 AI 抱負。整合 API、無伺服器、GPU 實例 — 您所需的高成本效益工具。無需基礎設施，免費開始，讓您的 AI 願景成真。

小型開發者也能在家部署 DeepSeek R1 嗎？

重點摘要

簡介