DeepSeek R1满血版部署指南：从入门到放弃（不是）
兄弟们，最近DeepSeek R1这玩意儿火得不行啊！今天咱们就来聊聊怎么把这货的满血版给部署起来。不过先提醒一句，看完配置要求你可能想直接右上角点叉——特别是671B那个版本，那配置要求简直是在抢银行啊！
一、先看看你家电脑够不够格
DeepSeek R1有好多版本，从1.5B到671B（B是十亿的意思），配置要求天差地别：
1. 入门级（适合普通玩家）
• 1.5B版本：
• CPU：4核以上（推荐多核）
• 内存：8GB+
• 硬盘：3GB+空间（模型文件约1.5-2GB）
• 显卡：非必需（纯CPU推理），有GTX 1650这种4GB显存的更好
• 适用场景：练练手，体验下AI是啥感觉
• 预计花费：2000-5000元
• 7B/8B版本：
• CPU：8核以上
• 内存：16GB+
• 硬盘：8GB+空间
• 显卡：推荐RTX 3070/4060这种8GB显存的
• 适用场景：文本摘要、翻译、简单对话
• 预计花费：5000-10000元
2. 土豪级（月薪3万以上考虑）
• 14B版本：
• CPU：12核以上
• 内存：32GB+
• 显卡：RTX 4090或A5000（16GB+显存）
• 预计花费：2-3万
• 32B版本：
• CPU：16核以上（i9或Ryzen 9）
• 内存：64GB+
• 显卡：A100 40GB或双RTX 3090（24GB+显存）
• 预计花费：4-10万
3. 企业级（建议直接找投资人）
• 70B版本：
• CPU：32核服务器级
• 内存：128GB+
• 显卡：2xA100 80GB或4xRTX 4090
• 预计花费：40万+
• 671B满血版：
• CPU：64核服务器集群
• 内存：512GB+
• 硬盘：300GB+（模型文件就638GB！）
• 显卡：8xA100/H100分布式训练
• 电源：1000W+起步
• 预计花费：2000万+（没错，是万！）
二、部署步骤（以1.5B为例）
如果你看完上面还没被劝退，那咱们就开始动手吧！
1. 下载Ollama
这是个管理AI模型的工具，去官网下载对应你系统的版本
2. 运行Ollama服务
安装好后直接运行，默认会监听本地11434端口，浏览器访问http://localhost:11434就能管理模型
3. 下载并运行模型
在命令行执行（以1.5B为例）：
ollama run deepseek-r1:1.5b想跑其他版本？把1.5b改成7b、32b之类的就行
4. 开始对话
安装好后就能在终端里直接和AI聊天了，或者通过API调用
三、企业级部署（671B满血版）
如果你真的有钱任性，可以参考这个方案：
-
硬件准备：
• 多台服务器，每台配8块H100显卡
• 高速网络互联（400Gb/s的InfiniBand）
• 1TB以上的SSD存储 -
软件准备：
• Kubernetes集群
• vLLM推理引擎（最新版支持DeepSeek优化）
• Docker环境 -
部署步骤：
• 下载vLLM的Docker镜像：docker pull vllm/vllm-openai:latest• 启动容器并加载模型：
docker run -itd --gpus all -p 8001:8001 vllm/vllm-openai:latest• 启动vLLM服务：
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model DeepSeek-R1 --tensor-parallel-size 8• 测试API：
curl -X POST "http://localhost:8001/v1/chat/completions" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "deepseek-r1", "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]}'
四、到底选哪个版本？
• 个人玩玩：1.5B或7B就够了，MacBook Pro都能跑
• 小团队用：14B-32B版本，需要高端显卡
• 企业级应用：直接上70B或671B，准备好烧钱
五、最后说两句
说实话，满血版671B真不是一般人玩得起的，光硬件投入就够在二线城市买套房了。不过好消息是，DeepSeek也提供了云端API，没钱烧硬件的可以考虑直接用他们的服务
所以啊，AI这玩意儿，入门容易精通难，大家量力而行吧！要是看完这篇你还没放弃，那...恭喜你，要么特别有钱，要么特别头铁！
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