DeepSeek本地部署70b显卡最低多少？

结论：
DeepSeek 70B模型本地部署的最低显卡配置需至少2张NVIDIA A100 80GB（或等效算力的显卡），通过模型并行技术实现。若预算有限，可尝试量化版（如4-bit）搭配单张A100，但性能会显著下降。

核心要点

1. 70B模型显存需求

   • FP16精度下，模型参数需约140GB显存（70B×2字节），实际推理需额外缓存，显存需求可能达180GB+。
   • 量化技术（如4-bit）可将显存压缩至约40GB，但可能损失精度和推理速度。

2. 最低显卡配置方案

   • 双卡方案（推荐最低）：
     • 2×NVIDIA A100 80GB（通过NVLink互联），或2×H100 80GB。
     • 需使用模型并行（如Tensor Parallelism）拆分模型到多卡，显存和算力要求较高。
   • 单卡极限方案（不推荐）：
     • 1×A100 80GB + 4-bit量化，仅适合轻量级推理，延迟高且易爆显存。

3. 替代选项

   • 消费级显卡（如RTX 4090 24GB）：
     • 即使量化后仍需多卡并联，且缺乏NVLink支持，效率极低。
   • 云服务临时方案：
     • 按需租用AWS/Azure的A100/H100实例，成本可控。

关键注意事项

• 显存瓶颈优先于算力：70B模型部署的核心挑战是显存容量，而非纯粹算力。
• 量化技术的权衡：4-bit量化可大幅降低显存，但可能引入5%-10%的精度损失，需根据场景评估。

推荐配置总结

最终建议：若需长期使用，优先投资多卡专业级显卡（A100/H100）。临时需求可考虑云服务，避免硬件浪费。