部署Deepseek一套系统的架构是什么样的

满血的资源要求高成本高：内存至少要700G内存、642G以上的显存，至少需要9张H100显卡（1张采购价大概21万），这些跑起来性能还不是特别强。低成本可以部署：7b参数量蒸馏模型，能到80%的性能，RTX3060就能跑；14b参数量模型，最低RTX3090，大概万把块钱；32b参数模型能到90%的性能，得用RTX35090；企业规模化部署：要根据实际业务场景测算硬件规格，硬件投资一般考虑这几部分：GPU计算节点、HPFS存储、参数面/样本面ROCE网络和通算节点，1000w起步（一体机除外）架构3层考虑：算力芯片/计算库/深度学习框架。直白点，整体架构小规模部署包含这几部分：cuda、Anaconda、推理框架vllm/ollama/LMstudio、openai客户端、open-webui、搜索引擎 searxng企部署：考虑因素比较多，主要这3个层面基础软硬件层、负责资源管理调度的资源平台层、AI使能平台（各厂商有不同的解决方案）

台式电脑部署DeepSeek是完全可行的，但这高度依赖于你的硬件配置，特别是显卡。对于较小版本的DeepSeek模型，比如1.5B或7B参数规模的模型，入门级配置如i5处理器加上GTX 1650显卡和至少16GB内存就可能勉强运行起来，但如果你想要更流畅的体验，尤其是处理更复杂的任务，那么推荐使用RTX 4090或更高性能的显卡，并配备更多的内存和存储空间。最后再友情提示一下，不建议本地部署70B以下的模型，效果不好！！！

台式电脑可以部署DeepSeek。以部署DeepSeek蒸馏模型为例，在硬件方面，需要英特尔酷睿i7系列或AMD锐龙7系列及以上处理器，内存16GB起步，32GB及以上更好。软件方面，主流的PC端系统如Windows 10或Windows 11操作系统均可，还需要Python 3.8及以上版本，以及PyTorch、NumPy、SciPy等基础库。

不要相信网上说的，想玩一玩，可以找个一般电脑加两块16G以上显卡搭建个7B试试，但是只能做个人的尝鲜，要是想企业内部使用，要考虑并发能力，这个就只用用专门的AI服务一体机了，华为，浪潮都有专门的产品，另外还有个最方便的就是用云服务商提供的私有AI云算力环境搭建，这个可以省去很多麻烦，算力成本也比自己搭建硬件环境要便宜。

谁说台式机可以部署的，部署参数最小的dp，搞个运营环境，把源代码下载下来跑起来就可以了。

7b 8b模型仅仅是自己玩玩可以

多谢以上的各位