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一文告诉你DeepSeek私有化部署应该选择什么版本

发布日期:2025-02-28 03:31:55 浏览次数: 3341
作者:ctyun的1001种玩法

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DeepSeek私有化部署,版本选择全攻略

核心内容:
1. DeepSeek不同版本特点及适用场景解读
2. 性价比、性能、土豪版三大版本推荐
3. 模型参数量与能力对比分析

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

近段时间全民都在进行DeepSeek炼丹,蒸馏版、满血版、量化版各种版本满天飞,各种术语眼花缭乱。

考虑到安全问题,很多企业不会考虑使用公有云API服务,而是考虑使用GPU服务器进行私有化部署,那究竟应该选择什么版本呢?

下面说说我的看法,我的结论是:

性价比之选是14B量化版,性能之选是32B量化版,671B满血版是土豪的选择。

首先要科普几个术语,蒸馏是指的知识的传递,现在DeepSeek开源的R1蒸馏版就是DeepSeek这个老师向llama3和qwen2.5这几个小模型传授了一部分知识,使得llama3和qwen2.5的能力大幅提高。但部署蒸馏版所消耗的资源却相对非常少,在普通的消费级GPU上也可以运行得起来。

下面的表格即是DeepSeek开源的六个小参数模型的基座模型。

模型
基座模型
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
Qwen2.5-Math-1.5B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Qwen2.5-Math-7B
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
Llama-3.1-8B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
Qwen2.5-14B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Qwen2.5-32B
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
Llama-3.3-70B-Instruct

这几个模型参数量差异很大,但模型的能力并没有像他们的参数差异那么大。

我们看看DeepSeek官网的评测,看下图:

这个图中说的是让开源的这六个蒸馏小模型和GTP 4o-mini、Claude3.5等模型在数学、通用知识、编程这三个方面进行同场竞技,然后得到评测的分数。其中AIME和MATH 500是数学能力评测,GPQA是通用知识能力评测,LiveCodeBench和CodeForces是编程能力评测。

通过将各项评测分数相加,得到总分并按从高到低排名,可以直观地比较各模型的性能:

模型名称
评测总分
o1-mini
2167.4
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

2060.5

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

2006.9

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

1836.8

QwQ-32B

1607

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B

1513.1

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

1507.3

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

1170.2

Claude-3.5-Sonnet-1022

941.9

GPT-4o-0513

939.1

从评测可以看,GPT o1-mini分数最高,其次是DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B,而DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B参数量更大反而只排到了第三。然后14B和70B的差异也不大。7B和8B差异不大,但和14B就有一定差距了。1.5B可以直接忽略了。

所以我得到第一个结论:在DeepSeek开源的几个蒸馏版小模型中32B的能力是最强的,70B可以忽略,14B和32B的差距并不大。

接下来我们看一下量化版。

量化是一种模型压缩技术,从技术上说是把原始模型的高精度数据类型(如 16位浮点数)表示的参数和计算,转换为低精度数据类型(如8位整数、4位整位数)来进行存储和计算的技术,可以大大减小模型的大小,减小运行模型所需要的算力资源,还能提高推理的速度。而量化版相对原版,资源消耗基本只要原版的一半,性能的损失却非常小,通常在1%-3%之间,完全在可接受范围内。

比如运行32B fp16原版需要约90G显存,则32B Q4量化版只需要约21G显存,两张消费级显卡就可以运行。

理解量化可以举一个不那么恰当的例子:要我口算 203 x 517 我一下子算不出来,但我可以一眼就看出 200 x 500 = 100000,即 203 x 517 的结果应该是在10万多一点,这样虽然计算的结果没那么精确,但却省了脑力并节省了计算的时间。

所以我得到第二个结论:考虑到性价比,推荐采用量化版,比如从ollama下载的DeepSeek模型均是Q4量化版本。

最后说说为什么我说性价比之选是14B量化版,性能之选是32B量化版。

从前面的介绍可以看出,32B的性能在DeepSeek六个开源蒸馏版模型中性能最强,不过要想做生产流畅运行,需要2块16G或2块24G显存的GPU。而14B模型使用一块24G显存的GPU就可以流畅运行。也就是32B需要的资源是14B的2倍,性能却只比14B提高了12%左右。

下表为DeepSeek 14B、32B的原始版及量化版的资源需求,现在你应该也有了自己的结论。

模型名称
GPU需求

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 原版 16位精度

2块A10或4090
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14 Q4量化
1块T4、A10或4090

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 原版 16位精度

4块A10或4090

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B Q4量化

2块T4、A10或4090

满血版671B这个就不用说了,想要运行起来就得需要1到多台裸金属服务器,绝对是壕的选择。

以上说的各种版本,天翼云均已适配,天翼云提供从蒸馏版到满血版、云主机到裸金属、英伟达到国产算力、公有云到私有云一体机的全套解决方案,有需要的请立即赶紧马上联系身边的电信客户经理~

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