北京大学第五弹：《DeepSeek私有化部署和一体机》

大家好，我是吾鳴。

之前吾鳴分享过北京大学出版的四份报告，它们分别是：

《DeepSeek与AIGC应用》

《DeepSeek提示词工程和落地场景》

《DeepSeek-R1及类强推理模型开发解读》

《DeepSeek原理与落地应用》

今天吾鳴要给大家分享由北京大学出版的第五份报告——《DeepSeek私有化部署和一体机》，这份报告主要讲述了个人如何部署DeepSeek、企业如何部署DeepSeek以及DeepSeek一体机，报告一共121页PPT，文末有完整版下载地址。

内容摘要

1. 人工智能与DeepSeek

• 大模型是啥：比如能处理文字、图片、语音的“全能选手”，像DeepSeek这种大模型能聊天、写代码、解数学题，甚至生成春节习俗对比文章（中文优化比GPT-4还强）。
• DeepSeek的版本：

• • V2/V3：主打“生成能力”，比如写文章、翻译，V3速度更快（每秒60个token）。
  • R1：专注“推理能力”，数学题正确率97.3%，对标OpenAI的o1模型，但更便宜且开源。

• 蒸馏模型：类似“学霸笔记”，把大模型的知识压缩到小模型里。比如1.5B模型能塞进树莓派，但正经业务别用，容易翻车；7B适合聊天，32B适合专业问答。

2. 个人部署DeepSeek

• 硬件要求：

• • 7B模型：普通游戏本（RTX 3070 + 32G内存）就能跑，硬盘需要10G空间。
  • 32B模型：得用高端台式机（RTX 4090 + 128G内存），硬盘30G+。

• 工具推荐：

• • Ollama：一键安装，命令行就能启动模型。比如输入ollama run deepseek-r1:7b，模型秒变聊天机器人。
  • Chatbox：类似微信的界面，支持Markdown和代码高亮，还能联网搜索（比如问“今天北京天气”）。

• 翻车预警：如果下载模型卡住，可能是网络问题；用CPU跑70B模型？等3分钟才憋出一句话，不如换个小的。

3. 企业部署DeepSeek

• 高性能方案：用vLLM框架，吞吐量比普通方法高24倍。比如8张4090显卡的服务器，能同时处理200个用户的请求（每人问“帮我写个Python爬虫”）。
• 低成本方案：比如llama.cpp纯CPU推理，但速度慢到怀疑人生（每秒4个token）；或者KTransformers让CPU和GPU分工，适合小团队尝鲜。
• 血泪教训：企业级70B模型部署需要至少8张H100显卡，成本300万+，但北大青鸟用8张4090显卡+定制方案，硬是省到了199万（虽然速度稍慢）。

4. DeepSeek一体机

• 买它干啥：学校、企业不用自己折腾硬件，插电就能用。比如北大青鸟的AI实验室，一台32B一体机能带480个学生搞科研（价格16.8万）。
• 配置选择：

• • 基础版（7B）：8.8万，适合教学生写小作文。
  • 旗舰版（671B）：199万，能搞国家级气候预测，但得配两台服务器（怕烧坏）。

• 避坑指南：别信“满血版”宣传，很多厂商偷偷用低精度模型（比如INT8），效果打6折，一定要实测！

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