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讨论总结

这是一个关于在特定设备（Quad P40 + Dual Xeon E5 - 2699v5）上运行DeepSeek - R1的讨论。FullstackSensei分享了自己的运行经历、报告相关数据并指出他人视频错误，还有人提出运行相关的建议，同时也涉及硬件方面如硬件升级性价比、故障等问题，以及对模型运行性能的疑惑等。

主要观点

  1. 👍 使用特定编译命令在设备上运行DeepSeek - R1
    • 支持理由：FullstackSensei分享了自己的实际操作经验。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 不同工具对提示词和生成词的数量报告有差异
    • 正方观点：FullstackSensei通过实际操作得出该结论。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 当前推理可能以fp16运行且结果不算太差
    • 解释：FullstackSensei根据自己的运行情况得出这一结论。
  4. 💡 升级到v4 CPU性价比不高
    • 解释：kryptkpr根据市场情况得出这一观点。
  5. 💡 很多人盲目购买硬件跟风
    • 解释：floydhwung观察到这种现象并表示不认同。

金句与有趣评论

  1. “😂 The prompt wasn’t long (72 tokens), but the response was 1221 tokens according to OpenWebUI.”
    • 亮点：展示了提示词不长但生成词较长的有趣现象。
  2. “🤔 While not earth - shattering, it’s not a bad result, especially since I’m pretty sure inference is running with fp16.”
    • 亮点：对当前以fp16运行的结果进行了客观评价。
  3. “👀 I saw his video and he gets so many things wrong. He doesn’t even know how to use IPMI.”
    • 亮点：指出他人视频中的错误之处。

情感分析

总体情感倾向比较中立，主要是对技术和硬件相关问题进行探讨。分歧点在于硬件是否值得升级以及是否存在盲目跟风购买硬件的现象，可能原因是大家对硬件的需求和认知不同，有些人更注重性价比，而有些人可能更追求最新技术。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于不同硬件运行DeepSeek - R1的成本与速度的权衡可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对那些想要构建类似运行环境的人在硬件选择和性能优化方面有一定的参考意义。

详细内容：

标题：关于 DeepSeek-R1 在不同硬件配置上的讨论热潮

在 Reddit 上，一则关于“DeepSeek-R1 on Quad P40 + Dual Xeon E5-2699v5”的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了丰富的内容和众多精彩的讨论，获得了大量的点赞和众多评论。

帖子主要围绕着 DeepSeek-R1 在不同硬件配置下的运行情况展开。有人指出在某些配置中存在问题，比如有人认为视频中的操作有误，甚至不了解如何使用 IPMI，还有人提到内存配置的差异。同时，也有不少用户分享了自己的亲身经历和案例。例如，有人详细介绍了自己尝试使用特定配置运行 DeepSeek - R1 的过程，包括编译命令和相关参数的设置等。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

  • 不同硬件配置对 DeepSeek-R1 运行效果的影响。有人认为某些配置无法充分发挥其性能，比如有人觉得当前只是在 CPU 上运行，而没有充分利用 VRAM。
  • 关于内存配置和选择的讨论。例如，探讨了不同类型和容量内存的优劣以及适用场景。

有人分享道：“今天，我决定用我的 quad P40 设备尝试 Unsloth 量化的 DeepSeek - R1，我选择了 2.51 位量化（212GB）。我今天早些时候获取了最新版本（b4610），并使用以下构建命令进行编译。”

也有人提出疑问：“他还做错了什么其他的事情？”

在众多观点中，有共识认为软件对于 DeepSeek 的优化还不够完善，而且在选择硬件升级时需要谨慎考虑成本和实际需求。同时，一些独特的观点也为讨论增添了深度，比如有人认为在家庭环境中 512GB 内存并非普遍必要。

特别有见地的观点如：“对于现在来说，鉴于软件的现状，两种选择看起来都不太好，而且等到软件整理好（如果有的话），会有更小的模型性能同样好甚至更好。”

总之，这次关于 DeepSeek-R1 的讨论展现了硬件配置和软件优化之间复杂的关系，为感兴趣的用户提供了丰富的参考和思考方向。