- DeepSeek R1模型规模与显存需求 ：
- deepseek-r1:1.5b —— 1-2G显存
- deepseek-r1:7b —— 6-8G显存
- deepseek-r1:8b —— 8G显存
- deepseek-r1:14b —— 10-12G显存
- deepseek-r1:32b —— 24G-48显存
- deepseek-r1:70b —— 96G-128显存
- deepseek-r1:671b —— 需要496GB显存以上
- 部署资源需求 ：
- DeepSeek-R1采用大规模专家混合（MoE）架构，参数规模高达6710亿，需要大量高算力GPU。
- 实现R1的实时推理，需要大量高算力GPU，并依赖高带宽、低延迟的通信能力，将输入Token高效路由至所有专家进行推理。
- 一个配备8块H200 GPU并通过NVLink和NVLink Switch互联的服务器，即可运行完整的6710亿参数DeepSeek-R1模型，实现高达3872 Token/秒的推理吞吐量。
- 免费GPU资源 ：
- 腾讯云Cloud Studio提供了免费的GPU算力资源，用户每个月可以免费使用10000分钟的GPU服务器，配置为16G显存、32G内存和8核CPU。
- 如果预算有限，可以选择较小的模型版本，如deepseek-r1:14b，并使用腾讯云Cloud Studio提供的免费GPU资源。
- 如果需要处理更大规模的模型或需要更高的推理吞吐量，建议使用多台GPU服务器进行部署，并确保网络带宽和延迟满足需求。
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