Deepseek R1 Enterprise Local Deployment Vollständiges Handbuch

I. Einleitung

Deepseek R1 ist ein leistungsstarkes Mehrzweck-Großsprachenmodell, das komplexe Schlussfolgerungen, multimodale Verarbeitung und die Erstellung technischer Dokumente unterstützt. Dieses Handbuch bietet einen vollständigen Leitfaden für den Einsatz vor Ort für technische Teams, der Hardwarekonfigurationen, Anpassungen an Chips im Inland, Quantisierungslösungen, heterogene Lösungen, Cloud-Alternativen und Einsatzmethoden für das vollständige 671B MoE-Modell umfasst.

II. grundlegende Konfigurationsanforderungen für den lokalen Einsatz

1 Tabelle der Modellparameter und der Hardwarekorrespondenz

2. die Analyse des Bedarfs an Rechenleistung

Zusätzliche Hinweise:

1. VRAM-AnforderungenBei den in der Tabelle aufgeführten VRAM-Anforderungen handelt es sich um Mindestanforderungen. Es wird empfohlen, 20%-30% zusätzlichen Videospeicher für den tatsächlichen Einsatz vorzusehen, um Spitzenanforderungen beim Laden und Betrieb des Modells zu bewältigen.
2. Multi-GPU-KonfigurationFür große Modelle (z. B. 32B+) wird empfohlen, mehrere GPUs parallel zu verwenden, um die Effizienz und Stabilität der Berechnungen zu verbessern.
3. RechengenauigkeitFP8 und BF16 sind die derzeit gängigsten hocheffizienten Berechnungsgenauigkeiten, die die Modellleistung garantieren und gleichzeitig den Grafikspeicherverbrauch reduzieren können.
4. Anwendbare SzenarienModelle mit verschiedenen Parameterskalen eignen sich für Aufgaben unterschiedlicher Komplexität, und die Benutzer können die geeignete Modellversion entsprechend ihren tatsächlichen Bedürfnissen auswählen.
5. Einsatz im UnternehmenBei sehr großen Modellen wie dem 671B wird empfohlen, einen professionellen GPU-Cluster (z. B. NVIDIA A100) einzusetzen, um die hohen Anforderungen an die Rechenleistung zu erfüllen.

III. inländisches Chip- und Hardware-Anpassungsprogramm

1. die Dynamik der Öko-Partnerschaft im Inland

2. empfohlene Konfiguration für nationale Hardware

IV. Alternativen zur Cloud-Bereitstellung

1. empfohlene inländische Anbieter von Cloud-Diensten

2. internationale Zugangskanäle (erfordert magischen oder ausländischen Firmen-Internetzugang)

• NVIDIA NIM: Einsatz von GPU-Clustern in Unternehmen (Link)
• Groq: Schlussfolgerungen mit extrem niedriger Latenzzeit (Link)

V. Ollama+Unsloth Einsatz

1) Quantifizierungsprogramm und Modellauswahl

Adresse herunterladen:

• HuggingFace Modellbibliothek
• Untuch AI Offizielle Beschreibung

2. empfohlene Hardware-Konfiguration

3. schritte der Bereitstellung (Beispiel Linux)

1. die Installation der abhängigen Werkzeuge:

# 安装 llama.cpp（用于合并分片文件）
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
brew install llama.cpp

2. laden Sie die Modellierstücke herunter und fügen Sie sie zusammen:

llama-gguf-split --merge DeepSeek-R1-UD-IQ1_M-00001-of-00004.gguf DeepSeek-R1-UD-IQ1_S.gguf

3. installieren Sie Ollama:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

4. die Modeldatei erstellen:

FROM /path/to/DeepSeek-R1-UD-IQ1_M.gguf
PARAMETER num_gpu 28  # 每块 RTX 4090 加载 7 层（共 4 卡）
PARAMETER num_ctx 2048
PARAMETER temperature 0.6
TEMPLATE "<|end▁of▁thinking $|>{{{ .Prompt }}}<|end▁of▁thinking|>"

5 Führen Sie das Modell aus:

ollama create DeepSeek-R1-UD-IQ1_M -f DeepSeekQ1_Modelfile

4. die Leistungsoptimierung und -prüfung

• Geringe GPU-AuslastungUpgrade von Speicher mit hoher Bandbreite (z.B. DDR5 5600+).
• Erweiterter Swap Space::

sudo fallocate -l 100G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile

Vollblut 671B Einsatzauftrag

• VLLM::

vllm serve deepseek-ai/deepseek-r1-671b --tensor-parallel-size 2 --max-model-len 32768 --enforce-eager

• SGLang::

python3 -m sglang.launch_server --model deepseek-ai/deepseek-r1-671b --trust-remote-code --tp 2

VI. erläuterungen und risiken

1. die Kostenwarnungen:

• Modell 70BErfordert 3 oder mehr 80G RAM-Grafikkarten (z.B. RTX A6000), nicht durchführbar für Benutzer einer einzelnen Karte.
• Modell 671B: 8xH100-Cluster erforderlich, nur für Supercomputing-Zentren.

2. alternative Programme:

• Einzelnutzern wird empfohlen, Cloud-basierte APIs (z. B. Silicon Mobility) zu verwenden, die wartungsfrei und konform sind.

3. nationale Hardware-Kompatibilität:

• Eine angepasste Version des Frameworks ist erforderlich (z. B. Rise CANN, MXMLLM).

VII. anhang: Technische Unterstützung und Ressourcen

• Huawei-AufstiegRise Cloud Services
• Mu Xi GPU: Kostenlose API-Erfahrung
• Lee Seok Han Blog: Vollständige Anleitung zur Bereitstellung

VIII. heterogenes GPUStack-Programm

GPUStack Open-Source-Projekt

https://github.com/gpustack/gpustack/

Werkzeug zur Messung von Modellierungsressourcen

• GGUF-Parser(https://github.com/gpustack/gguf-parser-go) wird zur manuellen Berechnung des Videospeicherbedarfs verwendet.

GPUStack

DeepSeek Vollständige Plattform für den privaten Einsatz

Schlussbemerkungen

Tiefensuche R1 Die lokale Bereitstellung erfordert extrem hohe Hardware-Investitionen und technische Schwellenwerte, so dass Einzelanwender vorsichtig sein sollten und Unternehmensanwender den Bedarf und die Kosten umfassend prüfen sollten. Durch lokale Anpassungen und Cloud-Dienste können die Risiken erheblich verringert und die Effizienz verbessert werden. Der Technologie sind keine Grenzen gesetzt, eine vernünftige Planung kann die Kosten senken und die Effizienz steigern!

Global Enterprise Personal Channel Zeitplan

1. Geheime Turmsuche
2. 360 Nano AI Suche
3. Durchfluss auf Siliziumbasis
4. Byte Jump Volcano Engine
5. Baidu-Cloud Chifan, eine virtuelle Website für virtuelle Realität
6. NVIDIA NIM
7. Groq
8. Feuerwerk
9. Rutschen
10. Github
11. POE
12. Cursor
13. Monica
14. lambda (griechischer Buchstabe Λλ)
15. Cerebras
16. Perplexität
17. Alibaba Cloud 100 Verfeinerungen

Für Umgebungen, die einen magischen oder ausländischen Internetzugang für Unternehmen erfordern

Zeitplan für Chip Business Support

Tabelle 1: Cloud-Anbieter, die DeepSeek-R1 unterstützen

Tabelle 2: Unternehmen, die DeepSeek-R1 unterstützen

Tabelle 3: Zusammenfassung der Unternehmen, die DeepSeek-R1 unterstützen