大模型研究：DeepSeek三个版本（初级中级高级）资源要求说明

以下是DeepSeek - LLM 7B Chat、DeepSeek - V3、DeepSeek - LLM 6.7B 三个版本模型所需硬件资源的介绍：

DeepSeek - LLM 6.7B 最小最基础版本

1. 内存（RAM）

• 非量化运行时，由于模型参数数量相对较少，大约需要13GB - 14GB的系统内存来加载模型和进行基本推理。如果使用8位量化技术（将模型参数从32位浮点数转换为8位整数），内存需求可降低至约7GB；使用4位量化技术，内存需求可进一步降低到3.5GB - 4GB ，这使得在内存相对有限的环境下也能运行该模型。

2. GPU显存

• 若使用GPU加速推理，在非量化情况下，大约需要7GB - 8GB的GPU显存。采用量化技术后，显存需求可以显著降低，8位量化时约需3.5GB - 4GB，4位量化时约需1.75GB - 2GB 。这意味着在消费级显卡如NVIDIA GeForce RTX 3060（12GB显存）上也能够运行该模型。

3. 存储

• 模型文件本身大约占用7GB的磁盘空间，因此需要至少7GB以上的可用磁盘空间来存储模型文件。

4. CPU

• 一般具有多核的普通CPU（如Intel Core i5/i7或AMD Ryzen 5/7系列）就可以满足需求，核心数建议至少4核及以上，以处理模型推理过程中的一些非GPU计算任务。

DeepSeek - LLM 7B Chat 中等版本

1. 内存（RAM）

• 非量化状态下，完整加载模型进行推理大约需要14GB - 15GB的系统内存。使用8位量化，内存需求可降至约7GB - 8GB；4位量化时，内存需求约为3.5GB - 4GB 。

2. GPU显存

• 非量化时，大约需要8GB - 9GB的GPU显存来高效运行模型。经过8位量化后，显存需求可减少到4GB - 4.5GB；4位量化后，约需2GB - 2.25GB 。这使得在NVIDIA GeForce RTX 3070（8GB显存）等显卡上也能较好地运行。

3. 存储

• 模型文件大概占用7GB的磁盘空间，所以需要相应的磁盘空间来存储模型。

4. CPU

• 同样需要多核CPU支持，建议至少6核及以上，以确保在与用户进行实时对话交互时能够快速处理相关任务。

DeepSeek - V3 目前最强大最高级版本

1. 内存（RAM）

• 作为多模态大模型，其参数规模和计算复杂度相对较高，非量化运行时可能需要100GB以上的系统内存。即使采用量化技术，内存需求也至少在50GB - 60GB左右，具体取决于量化的精度和方式。

2. GPU显存

• 非量化情况下，通常需要至少80GB - 100GB的GPU显存，一般需要多块高性能GPU（如NVIDIA A100 80GB）进行并行计算。如果采用量化技术，显存需求可以降低到40GB - 50GB左右，但仍需要多块GPU来满足需求。

3. 存储

• 模型文件体积较大，可能需要200GB - 300GB的磁盘空间来存储模型及其相关文件。

4. CPU

• 需要高性能的多核CPU，如英特尔至强系列或AMD EPYC系列，核心数建议在24核及以上，并且频率较高，以处理多模态数据的输入、输出和中间计算过程中的非GPU任务。