Deepseek R1エンタープライズ・ローカル展開完全マニュアル

I. はじめに

ディープシーク R1 は、複雑な推論、マルチモーダル処理、技術文書生成をサポートする高性能汎用大規模言語モデルです。本マニュアルは、671B MoEモデル全体のハードウェア構成、国内チップの適応、定量化ソリューション、異種ソリューション、クラウド代替案、および展開方法を網羅し、技術チーム向けの完全なローカル展開ガイドを提供します。

II.ローカル展開に必要なコア構成

1.モデルパラメータとハードウェアの対応表

2.コンピューティング・パワー要件の分析

特記事項

1. VRAM要件表に記載されている VRAM 要件は最低要件であり、モデルのロード中および操作中のピーク需要に対応するため、実際の配備には 20%-30% の追加ビデオメモリを確保することを推奨します。
2. マルチGPU構成大規模モデル（例えば32B以上）の場合、計算効率と安定性を向上させるために、複数のGPUを並列に使用することが推奨されます。
3. 計算精度FP8とBF16は現在主流となっている高効率な計算精度であり、グラフィックスメモリの使用量を抑えながらモデルの性能を保証することができます。
4. 適用シナリオパラメータスケールの異なるモデルは、複雑さの異なるタスクに適しており、ユーザーは実際のニーズに応じて適切なモデルのバージョンを選択することができます。
5. エンタープライズ展開671Bのような非常に大規模なモデルでは、高性能コンピューティングの要件を満たすために、プロフェッショナルグレードのGPUクラスタ（NVIDIA A100など）を導入することを推奨します。

III.国内チップ・ハードウェア適応プログラム

1.国内エコ・パートナーシップのダイナミクス

2.各国ハードウェアの推奨構成

IV.クラウド展開の選択肢

1.国内のおすすめクラウドサービスプロバイダー

2.海外からのアクセス（マジックまたは海外企業のインターネットアクセスが必要）

• NVIDIA NIM: エンタープライズGPUクラスタの展開 (リンク)
• Groq: 超低遅延推論 (リンク)

V.オーラマ＋ウンスロス展開

1.定量化プログラムとモデルの選択

ダウンロードアドレス

• ハグ顔モデルライブラリ
• アンクロス AI公式解説

2.推奨ハードウェア構成

3.展開手順（Linuxの例）

1.依存ツールのインストール：

# 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.モデリングピースをダウンロードし、統合する：

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

3.Ollamaをインストールする：

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

4.モデルファイルを作成する：

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.モデルを実行する：

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

4.パフォーマンス・チューニングとテスト

• 低いGPU使用率高帯域幅メモリ（例：DDR5 5600+）のアップグレード。
• 拡張スワップ・スペース::

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

全血 671B 配備命令

• ブイエルエルエム::

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.注意事項とリスク

1.コスト警告

• 70Bモデル3枚以上の80G RAMグラフィックカード（例：RTX A6000）が必要です。
• 671Bモデル8xH100クラスタが必要で、スーパーコンピューティング・センターへの配備のみ。

2.代替プログラム

• 個人ユーザーには、メンテナンスフリーでコンプライアンスに準拠したクラウドベースのAPI（シリコンフローなど）の利用が推奨される。

3.国内ハードウェアの互換性：

• フレームワークのカスタマイズ版が必要（例：Rise CANN、MXMLLM）。

付録：技術サポートとリソース

• ファーウェイの台頭ライズ・クラウド・サービス
• 無錫GPU無料API体験
• イ・ソクハン ブログチュートリアル

VIII.ヘテロジニアスGPUStackプログラム

GPUStackオープンソースプロジェクト

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

モデル資源測定ツール

• GGUFパーサー(https://github.com/gpustack/gguf-parser-go)を使用して、手動で必要なビデオメモリを計算する。

GPUStack

DeepSeekフルプラットフォーム・プライベートデプロイメント

結語

ディープシーク R1 ローカライズされた展開には、非常に高いハードウェア投資と技術的しきい値が必要となるため、個人ユーザーは慎重に、企業ユーザーはニーズとコストを十分に見極める必要がある。ローカライズされた適応とクラウドサービスによって、リスクを大幅に軽減し、効率を向上させることができる。テクノロジーに限界はなく、合理的な計画によってコストを削減し、効率を高めることができる！

グローバル・エンタープライズ・パーソナル・チャンネル・スケジュール

1. シークレット・タワー捜索
2. 360ナノAI検索
3. シリコンベースのフロー
4. バイトジャンプ火山エンジン
5. バイドゥ・クラウド・チファン、バーチャル・バーチャル・リアリティ・サイト
6. エヌビディア・ニム
7. グロック
8. 花火
9. シュート
10. ギズブ
11. POE
12. カーソル
13. モニカ
14. ラムダ
15. セレブラ
16. 当惑
17. Alibaba Cloud 100 リファインメント

魔法または外国企業のインターネットアクセスが必要な環境向け

チップ事業サポートスケジュール

表 1: DeepSeek-R1 をサポートするクラウドベンダー

表 2: DeepSeek-R1 をサポートしている企業

表 3: DeepSeek-R1 をサポートする企業の概要