最近,DeepSeek因遭受霉国攻击导致使用起来不太稳定,可以考虑在本地电脑进行安装部署。这样不仅能提高使用的稳定性,还能更好地保护个人隐私。
在本地安装DeepSeek时,就需要评估电脑的硬件性能,了解DeepSeek的最低配置要求。例如,是否必须配备GPU?如果没有显卡,DeepSeek是否仍能正常运行?在使用GPU和仅使用CPU的情况下,电脑的最低硬件配置要求分别是什么等等?
当然,作为新手用户,在本地电脑部署DeepSeek还是有一定的门槛,可以使用DeepSeek官方网页版、APP应用进行日常体验或使用,网址:《DeepSeek丨中文官网、API申请使用、App下载等百科常识丨AI 指南》https://aizhinan.cc/sites/184 。
🌿实际上,本地部署 DeepSeek 对于短期体验更为适宜(本文末附面向新手、最简单的本地部署教程)。原因在于,以家用电脑的硬件配置情况来看,多数情况下只能运行 DeepSeek 1.3B 或 7B 等规模相对较小的缩水模型,在功能和体验方面有一定的局限性。
所以,普通用户更适合使用能够满血运行、免费的 DeepSeek 网页版和手机 APP,或者是通过使用第三方插件、程序接入 DeepSeek API Key 来进行使用。
DeepSeek第三方插件和应用请参考《DeepSeek集成工具大全:电脑软件、手机应用、浏览器AI插件、代码编辑器丨AI 指南》https://aizhinan.cc/190 一文。
以下内容为本地电脑安装DeepSeek的最低配置要求,性能表现,优化建议等。
本地电脑可以无显卡安装DeepSeek,只有CPU也可以正常运行!
首先,可以明确的是,DeepSeek确实可以在纯CPU环境下运行,但是速度会慢很多(具体数据见下文)。
也就是说,DeepSeek完全支持纯CPU运行,但是需要注意的是:
- 速度显著下降:生成文本的速度可能比GPU慢10-100倍(具体取决于CPU性能)。
- 内存要求更高:模型权重需完全加载到内存中。
DeepSeek本地电脑安装最低硬件配置要求,分GPU和CPU两种方案:
在电脑最低配置要求方面,需要区分GPU和CPU两种情况。
如果电脑有GPU,那么最低配置是8GB显存,比如RTX 3060/3080等,而CPU作为备用方案。
仅有CPU情况下,最低8GB内存,但推荐16GB以上,尤其是7B模型可能需要更多内存。
处理器方面,近几年的Intel或AMD多核处理器,比如i5或Ryzen 5以上都可以。
下面的表格,详细列出了CPU的最低配置,比如内存大小、建议的处理器型号,以及存储空间、操作系统。
硬件配置项 | GPU方案(推荐) | 纯CPU方案 |
---|---|---|
处理器 | 任意支持AVX指令的CPU | 近5年的多核CPU(如Intel i5/Ryzen 5及以上) |
内存 | 16GB RAM(需共享显存时) | 最低8GB(7B模型),推荐32GB+(流畅运行) |
存储 | 15GB可用空间(模型文件) | 同左 |
系统 | Windows 10+/Linux/macOS | 同左 |
电脑仅有CPU环境下运行DeepSeek的优化建议:
在CPU环境下,建议对DeepSeek模型的加载方式进行优化,比如设置device_map=”cpu”和torch_dtype=torch.float32等(详细代码见下文)。
另外,还需要注意速度问题,因为CPU推理会比GPU慢很多,尤其是在处理长文本的时候。因此,建议从较小的输入开始测试,或者考虑量化技术减少内存占用,比如4位或8位量化,但是需要注意量化可能影响模型效果。
1,缩小模型加载内存:
# 修改模型加载代码
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_path,
device_map="cpu",
torch_dtype=torch.float32, # 必须用float32
low_cpu_mem_usage=True # 内存优化模式
)
2,使用量化技术(需修改代码):
# 8-bit量化(减少30%内存)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_path,
load_in_8bit=True,
device_map="cpu"
)
# 4-bit量化(减少50%内存,但效果可能下降)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_path,
load_in_4bit=True,
device_map="cpu"
)
3,限制生成长度:
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=100) # 生成内容越短越好
实际体验参考:
- 7B模型在CPU上的表现:
- i7-12700H(14核) + 32GB内存
- 加载时间:约60秒
- 生成100字响应:约90秒
- 较旧的i5-8250U(4核) + 16GB内存
- 加载时间:约120秒
- 生成100字响应:约180秒
- i7-12700H(14核) + 32GB内存
替代方案建议:
如果硬件限制太大,可以考虑:
- 使用小型模型:尝试更小的模型(如DeepSeek 1.3B)
- 云端部署:通过Google Colab免费版获得GPU资源(T4/K80)
- API调用:直接使用DeepSeek官方API(需付费)
在实际操作中,可以先尝试DeepSeek-7B-Chat模型的CPU基础运行,如果响应速度慢得无法接受,再考虑其他方案。需要具体配置诊断可提供:
python -c "import platform; print(platform.processor())"
- 系统任务管理器中的内存占用截图
本地部署DeepSeek实测、教程:
我使用自己没有显卡和显存,只有16G内存的笔记本电脑,也成功在本地部署DeepSeek,并可以流畅运行,详见《图文教程丨DeepSeek V3、R1本地部署实战,面向新手的专业攻略丨AI 指南》https://aizhinan.cc/204 一文。
不同参数量对硬件配置的最低要求:
详见《DeepSeek R1、V3的1.5b/7b/32b/70b和671b模型,本地部署硬件要求对应表丨AI 指南》https://aizhinan.cc/217 一文。
DeepSeek的中文官网网址:https://deepseek.com/zh
DeepSeek网页版:https://chat.deepseek.com
其他DeepSeek相关说明:https://aizhinan.cc/sites/184
因此,即使自己的电脑没有高性能的硬件,甚至没有GPU,其实也是可以安装并正常运行DeepSeek的。当然,要想在本地电脑中获得更好的使用体验,还是建议需要配置更高性能的硬件。
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