NVIDIA或者苹果M系列都可以,或者任何其他可获取的处理器单元也行。我只是想知道它在你的机器上运行有多快,你正在使用的硬件以及你的设备成本。
讨论总结
这个讨论主要是关于在本地运行DeepSeek - R1模型的情况。参与者分享了各自在不同硬件设备(如不同的CPU、GPU、内存组合等)上运行DeepSeek - R1或者类似模型的经验,包括运行速度、硬件成本、量化版本、内存需求等多方面内容,整体氛围专注于技术交流与数据分享。
主要观点
- 👍 在特定硬件上运行DeepSeek - R1相关模型,给出详细的硬件分配、速度数据和启动命令等
- 支持理由:为他人提供了可参考的运行实例,有助于了解模型在不同硬件下的运行情况。
- 反对声音:无。
- 🔥 不同硬件下运行模型的速度差异较大,并且不同量化版本也会影响速度
- 正方观点:多人分享了不同硬件配置下的速度数据,如在旧设备上速度慢,在高端设备上速度快。
- 反方观点:无。
- 💡 即使运行速度慢,在本地运行模型也有意义
- 解释:体现了一些用户对于本地运行模型的热情,尽管速度可能不理想。
- 💡 部分用户不确定某些硬件升级或量化版本对模型实际质量的影响
- 解释:如不确定Q2对R1模型质量的影响,反映出大家对模型运行质量和硬件、量化关系的探索。
- 💡 增加硬件资源可能提升模型运行速度,但要考虑成本效益
- 解释:有用户提到增加硬件资源后的速度预估,但也考虑到API成本和电费等因素。
金句与有趣评论
- “😂 Surprisingly OK for random trivia recall (it’s 178GB of "something" after all), but as far as asking it do do things or complex reasoning its no bueno”
- 亮点:生动地描述了模型在随机琐事回忆方面尚可,但在复杂推理方面表现不佳的情况。
- “🤔 I suppose you can get about double the speed with similar setups in DDR5.”
- 亮点:对不同内存类型下速度的推测,体现了对硬件性能提升的思考。
- “👀 Ollama q4 r1 - 671b, 24k ctx on 8xH100, takes about 70G VRam on each card (65 - 72G), GPU util at ~12% on bs1 inference (bandwidth bottlenecked?);Using 32k context makes it really slow, and 24k seems to be a much more usable setting.”
- 亮点:详细给出了特定模型在特定硬件上运行时的资源占用和不同上下文下的速度情况。
- “😎 alwaysbeblepping:The hardware requirements are pretty minimal, but so is the speed: ~0.3token/sec.”
- 亮点:简洁地概括了在CPU上运行量化版本时硬件要求低但速度也低的现象。
- “🤣 My Epyc 9374F with 384GB of RAM: Finally we can count r’s in "strawberry" at home!”
- 亮点:幽默地调侃了运行测试后的结果。
情感分析
总体情感倾向是积极且务实的。大家主要在分享和交流技术相关的信息,分歧点较少。可能的原因是参与讨论的用户大多专注于技术探讨,旨在分享自己的经验和获取更多关于模型在本地运行的信息,没有太多利益冲突或情感偏向性话题。
趋势与预测
- 新兴话题:随着硬件技术的发展,如何更好地优化模型在不同硬件下的运行速度和质量,以及不同量化版本对模型的综合影响。
- 潜在影响:有助于推动相关模型在本地运行的普及,也为硬件开发者和模型开发者提供更多优化的方向,在人工智能技术的应用推广方面有一定的积极意义。
详细内容:
标题:关于在本地运行 DeepSeek-R1 的热门讨论
在 Reddit 上,一则关于“Anyone ran the FULL deepseek-r1 locally? Hardware? Price? What’s your token/sec? Quantized version of the full model is fine as well.”的帖子引发了众多网友的热烈讨论。该帖子获得了大量的关注,众多网友纷纷分享自己的经验和观点。
讨论的焦点主要集中在不同硬件配置下运行 DeepSeek-R1 的速度、所需的内存和价格等方面。有人分享了详细的配置参数和运行速度数据,例如[kryptkpr]分享了使用多种硬件配置的运行情况,包括不同的 GPU、CPU 以及内存设置等。
有人认为,在 DDR5 环境下,速度可能会大幅提升,将其推进到“可用”的领域。还有人提到,通过批处理在理想条件下可能会赶上提示处理的速度,也许会有 2 - 3 倍的增长。
[fairydreaming]展示了在特定硬件配置下的测试结果,如 Epyc 9374F 与 384GB 的 RAM 搭配的情况。[tsumalu]分享了在 Threadripper 工作站上使用 Q4_K_M 量化模型的经验,包括硬件配置和运行速度等。
同时,讨论中也存在不同的观点和争议。比如对于内存需求的看法,有人认为作为 MOE 模型,理论上内存要求应稍低,但也有人对此表示质疑。
在众多观点中,特别有见地的是关于如何通过优化硬件配置和设置来提高运行效率的讨论,这为想要在本地运行 DeepSeek-R1 的用户提供了丰富的参考和思路。
总之,这次关于在本地运行 DeepSeek-R1 的讨论展现了大家对于硬件和模型性能的深入探索和思考。
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