人人都該學習的DeepSeek

DeepSeek 作為一款先進的人工智能工具，具備強大的推理能力和廣泛的應用場景，能夠幫助用戶高效解決復雜問題。它支持文本生成、代碼編寫、數據分析、情感分析等多種任務，適用于教育、醫療、金融、創意等各行各業。它的開源特性使得個人和企業能夠低成本地利用其功能，推動AI技術的普及。無論是提升工作效率、輔助學習，還是解決生活中的問題，DeepSeek 都能提供智能化支持。

DeepSeek不同版本功能差異

版本	特點	適用場景
?1.5B	輕量級模型，參數量少，推理速度快，適合低資源環境。	短文本生成、基礎問答、移動端應用（如簡單智能助手）。
?7B	平衡型模型，性能與資源需求適中，支持中等復雜度任務。	文案撰寫、表格處理、統計分析、簡單代碼生成。
?8B	性能略強于7B，優化邏輯推理和代碼生成。	代碼生成、邏輯推理（如數學題解決）、中等復雜度文本生成。
?14B	高性能模型，擅長復雜任務（如數學推理、長文本生成）。	數據分析、長文本生成（如研究報告）、多模態任務預處理。
?32B	專業級模型，支持高精度任務和大規模數據處理。	語言建模、金融預測、復雜病例分析（醫療場景）。
?70B	頂級模型，多模態任務支持，科研級分析能力。	高精度臨床決策（醫療）、多模態數據分析、前沿科學研究。
671B	超大規模基礎模型，最高準確性和推理速度，支持國家級研究。	氣候建模、基因組分析、通用人工智能探索。

注：671B是我們常說的滿血版deepseek。

?關鍵點

?1. 輸入輸出

• ?短文本處理?（1.5B-7B）：最大支持16k tokens，適合對話和短文生成。
• ?長文本處理?（32B+）：32k-10M tokens，可處理整本書籍或科研論文。
• ?多模態支持：32B及以上版本實驗性支持圖文混合輸入，671B版本實現視頻流解析。

?2. 推理計算

• ?數學能力：7B版本僅支持四則運算，32B版本可解微積分方程（準確率92%）。
• ?代碼生成：7B生成單文件腳本，14B支持全棧項目架構設計（含單元測試）。

?3. 部署

• ?量化支持：1.5B支持8-bit量化（體積壓縮至400MB），70B需保留FP16精度。
• ?分布式訓練：70B版本支持千卡并行訓練（吞吐量1.2 exaFLOPs），671B版本兼容量子計算節點。

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DeepSeek與硬件直接的關系

參數	推薦顯卡型號	顯存要求	內存	存儲	適用場景
1.5B	NVIDIA RTX 3060	4-8GB	8GB+	3GB+ SSD	低資源設備部署、簡單對話
7B	NVIDIA RTX 3070/4060	8GB+	16GB+	8GB+ NVMe SSD	本地開發測試、中小型企業任務
8B	NVIDIA RTX 3090	8GB+	16GB+	8GB+ NVMe SSD	高精度輕量級任務
14B	NVIDIA RTX 3090	16GB+	32GB+	15GB+ NVMe SSD	企業級復雜任務、專業咨詢
32B	NVIDIA A100 40GB	24GB+	64GB+	30GB+ NVMe SSD	高精度專業領域任務
70B	NVIDIA A100 80GB 多卡	≥40GB（多卡）	128GB+	70GB+ NVMe SSD	企業級復雜任務處理、科研
671B	NVIDIA H100/HGX 集群	640GB（8卡并行）	512GB+	400GB+ NVMe SSD	超大規模科研計算、國家級項目

注：32B是一個分水嶺，從該版本開始對硬件要求開始急速升高。

DeepSeek系統兼容性

操作系統	兼容性與性能	問題與風險	工具與部署建議
Windows	支持輕量級至中型模型（如7B-32B量化版）	底層架構限制可能導致閃退或延遲，需關閉后臺程序、更新顯卡驅動	推薦使用Ollama進行一鍵部署，結合任務管理器監控資源占用，性能較Linux低10%-15%
Linux	適配全版本模型（含70B+超算級部署）	需注意安全防護（88.9%未防護服務器存在漏洞風險）	通過LMDeploy優化推理速度，SGLang實現多模型協同，建議Ubuntu系統，性能最優 且支持分布式計算
Mac	僅支持1.5B-8B輕量模型，依賴M系列芯片NPU加速（如M2 Ultra）	模型選擇受限，復雜任務響應延遲顯著（生成速度約2-3 tokens/秒）	必須通過Ollama進行4-bit量化壓縮，優先使用Metal框架加速

注：部署時Linux系統最優。

部署方式選擇

1. 優先選 Ollama 的場景
   • 快速原型開發、個人項目測試
   • 硬件資源有限（如無高端 GPU）
   • 無需復雜參數調優
2. 優先選直接部署的場景
   • 企業級服務需高并發、低延遲響應
   • 需定制模型或優化底層計算（如 FP8 加速、MOE 負載均衡）
   • 對數據隱私和合規性要求極高

部署步驟（Ollama方式）

1.選定適合的deepseek版本

按照自己的需求選取合適的deepseek版本，可參照上文的表格內容。
選擇的依據主要是：

• 使用場景
• 功能需要
• 硬件限制
• 成本要求

2.環境準備

準備好Ubuntu系統，deepseek推薦使用Ubuntu20.04及以上版本。當前示例使用的是Ubuntu18.04版本。

當前配置情況：

• CPU：16核心
• 內存：64Gb
• 硬盤：128Gb
• GPU：RTX 4090

顯卡驅動準備
準備好裸機后首先更新系統：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa #18.04版本較舊，需要加上新的驅動
sudo apt update && sudo apt upgrade -y  # 更新系統包
sudo apt install nvidia-driver-535  # 安裝NVIDIA驅動

安裝好顯卡驅動后，確認顯卡運行情況：

nvidia-smi

如圖所示是驅動完成。

CUDA環境準備

sudo apt update
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

3.安裝Ollama

安裝Ollama：

curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh  # 執行官方安裝腳本

啟用Ollama：

sudo systemctl start ollama  # 啟動服務
ollama --version  # 輸出版本號即成功

可能的問題：

1.如果下載Ollama網絡慢導致異常中斷，可能如下所示：

curl: (16) Error in the HTTP2 framing layer
gzip: stdin: unexpected end of file
tar: Child returned status 1
tar: Error is not recoverable: exiting now

解決方案：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh -o ollama_install.sh
sed -i 's|https://ollama.com/download/ollama-linux|https://gh.llkk.cc/https://github.com/ollama/ollama/releases/download/v0.5.7/ollama-linux|g' ollama_install.sh
chmod +x ollama_install.sh
sudo ./ollama_install.sh

4.部署deepseek

ollama pull deepseek-r1:14b  # 下載14B參數版本

整個過程需要一些時間：

5.測試使用

測試deepseek運行情況：

ollama run deepseek-r1:14b