DeepSeek + Ollama + Open-WebUI 本地化部署到底需要多大显存？
不得不说，本文部分是为了蹭 DeepSeek 的热度😂，很诚实，但并非完全如此。在撰写本文之前，木子已经对 Open-WebUI 与 Ollama 两篇关于 DeepSeek 部份进行了更新。关于 DeepSeek、Ollama 和 Open-WebUI 的本地集成化部署，请参考以下三篇文章：
Rocky Linux 9 AI 系列 008 — 使用 Ollama 构建本地大模型 – Rocky Linux： https://www.rockylinux.cn/notes/building-local-large-models-with-ollama.html
Rocky Linux 9 AI 系列 009 — Open-WebUI 与 Ollama 无缝集成配置指南 – Rocky Linux： https://www.rockylinux.cn/notes/olama-combines-open-webui-to-achieve-natural-language.html
Rocky Linux 9 AI 系列 010 — LiteLLM 反代 Azure OpenAI – Rocky Linux： https://www.rockylinux.cn/notes/litellm-reverse-proxy-azure-openai.html
这里简单介绍一下 Ollama DeepSeek R1 模型的选择。可以通过以下链接下载：DeepSeek R1 模型下载
在下载页面，您会看到许多不同类型的模型，那么该选择哪个呢？
这里讲一种简单粗暴的显存需求计算方法。例如，当模型精度为 FP4 时：
7B 模型的显存需求 = 7000000000 (参数数量) × 0.5 byte (4-bit) = 3500000000 byte / 1024 / 1024 / 1024 ≈ 3.26 GB
671B 模型的显存需求 = 671000000000 × 0.5 / 1024 / 1024 / 1024 ≈ 312.46 GB
当然，这些只是理论值。显存占用的大小不仅与模型的参数数量和大小有关，还与是否量化、精度（如 FP4、FP8、FP16、FP32）、User Prompt、Max Tokes、Context Length 等因素相关。例如，像 q4_K_M 这种量化模型，其显存占用会更低。因此，这只是一个估算值。在实际生产环境中，建议将理论值乘以 2 到 3 来预估显存需求。
以下是显存需求的大致参照表：
|
模型
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参数数量
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模型大小
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显存需求（大约）
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| — | — | — | — |
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deepseek-r1:1.5b
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1.5B
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1.1 GB
|
~2 GB
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|
deepseek-r1:7b
|
7B
|
4.7 GB
|
~5 GB
|
|
deepseek-r1:8b
|
8B
|
4.9 GB
|
~6 GB
|
|
deepseek-r1:14b
|
14B
|
9.0 GB
|
~10 GB
|
|
deepseek-r1:32b
|
32B
|
20 GB
|
~22 GB
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|
deepseek-r1:70b
|
70B
|
43 GB
|
~45 GB
|
|
deepseek-r1:1.5b-qwen-distill-q4_K_M
|
1.5B
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1.1 GB
|
~2 GB
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deepseek-r1:7b-qwen-distill-q4_K_M
|
7B
|
4.7 GB
|
~5 GB
|
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deepseek-r1:8b-llama-distill-q4_K_M
|
8B
|
4.9 GB
|
~6 GB
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|
deepseek-r1:14b-qwen-distill-q4_K_M
|
14B
|
9.0 GB
|
~10 GB
|
|
deepseek-r1:32b-qwen-distill-q4_K_M
|
32B
|
20 GB
|
~22 GB
|
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deepseek-r1:70b-llama-distill-q4_K_M
|
70B
|
43 GB
|
~45 GB
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通过此表，可以帮助您快速选择适合自己需求的 DeepSeek R1 大模型。
如何学习AI大模型？
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第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
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• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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