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综合
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DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 部署踩坑记:从下载到稳定出词(入门扫盲)
闲话少叙,直接上干货。先从我最近的一段经历说起。
「新手科普」写给刚入门的朋友,老手可以跳过。
按官方与社区交叉核对的信息:DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1(深度求索 DeepSeek,V3 2024-12-26;R1 2025-01-20)V3/R1 均为 671B MoE(激活约 37B);R1 蒸馏版 1.5B/7B/8B/14B/32B/70B(教师模型蒸馏到 Qwen2.5 与 Llama3.3 底座),版权口径是MIT。
本地跑起来的话,R1 蒸馏 14B Q4 约 10GB 单卡可跑;32B 约 22GB;70B 约 44GB;满血 671B 需多卡 300GB+。
从创业者的角度看,实用价值是第一考量。补充几个硬信息:MIT 许可可商用可微调;V3 训练成本约 550 万美元;Ollama 可直接 ollama pull deepseek-r1:14b。
下次有新进展再来更新。故事讲完了,你的版本呢?—— 持续折腾,持续交付。