部署DeepSeek 671B模型需要高性能GPU集群（如8卡A100/H100）、大容量内存（≥512GB）、高速存储（NVMe SSD）及分布式计算支持，同时依赖优化的软件框架（如PyTorch+DeepSpeed）和高速网络（如InfiniBand）。以下是具体配置要点：

1. 硬件需求

   • GPU：至少8张NVIDIA A100/H100（显存≥80GB），支持多卡并行计算；显存不足时需采用模型并行技术。
   • 内存与存储：内存建议512GB以上，存储需1TB以上NVMe SSD以快速加载模型文件（约404GB）。
   • CPU与网络：多核CPU（如64核）处理调度任务，高带宽网络（如InfiniBand）减少节点间通信延迟。

2. 软件环境

   • 操作系统推荐Ubuntu 22.04 LTS，安装CUDA 12.0+、cuDNN及Docker支持多GPU调度。
   • 使用PyTorch框架搭配DeepSpeed或Megatron-LM优化分布式训练，推理阶段可部署Triton Inference Server。

3. 部署流程

   • 通过Ollama等工具配置多GPU绑定，调整显存分配策略（如均等分割）。
   • 采用模型并行或流水线并行技术拆分计算任务，确保显存利用率最大化。

部署DeepSeek 671B需综合硬件性能与软件优化，普通设备难以胜任，建议优先选择云服务器或专业级计算集群。