发布于
2025 年 1 月 28 日
本地LLM现实检验：当你尝试在自己的电脑上运行AI模型时，到底会发生什么
如果你使用过 DeepSeek 的 R1（或者 V3），你很可能对其性能和价格印象深刻。如果你最近遇到了 API 问题，你下一个想法很可能是：“嘿，我有一台不错的电脑——也许我可以把它在本地运行起来，自己使用！”
然后现实打击了你：完整的 DeepSeek R1 模型需要大约 1,342 GB 的 VRAM——不，这不是打字错误。它设计用于在由 16 个 NVIDIA A100 GPU 组成的集群上运行，每个 GPU 都有 80GB 内存（来源）。让我们来分析一下这意味着什么，以及你实际上可以在自己的电脑上运行什么。
理解规模：为什么这些模型与众不同
DeepSeek R1 规模庞大
- 总参数量：6710 亿
- 每次操作的活跃参数量：370 亿
- 完整版本所需的 VRAM：1,342 GB
- 通常运行在 16 个 NVIDIA A100 80GB GPU上
(来源)
当你编辑 4K 视频或运行多个虚拟机时，你的系统正在做它被设计做的事情。然而，运行这种规模的 AI 模型，更像是将一个数据中心安装在你的家庭办公室里。
实际性能数据
尽管规模庞大，DeepSeek R1 仍实现了惊人的速度和准确性
这些数字在云端或分布式环境中表现出色。然而，在本地，情况发生了巨大变化
- 你的电脑将承受极重负载。
- 响应速度可能比专用服务器慢 5-10 倍。
- 长时间运行可能导致系统不稳定。
你实际上可以运行什么：蒸馏变体
对于我们大多数人来说，在家运行完整的 671B 参数 DeepSeek R1 是遥不可及的。然而，DeepSeek 也提供了参数少得多的蒸馏版本，这使得本地部署更加现实
(来源)
- 1.5B 版本：~0.7 GB VRAM (RTX 3060 12GB 或更高)
- 7B 版本：~3.3 GB VRAM (RTX 3070 8GB 或更高)
- 14B 版本：~6.5 GB VRAM (RTX 3080 10GB 或更高)
- 32B 版本：~14.9 GB VRAM (RTX 4090 24GB)
- 70B 版本：~32.7 GB VRAM (需要两个 24GB GPU，例如双 RTX 4090)
最近的社区基准测试提供了以下实际洞察
(讨论)
- 14B 模型:
- 可以在“任何现代 GPU”（如 RTX 3080 或更高）上运行
- 在适当量化下，通常没有明显的性能差距
- 32B 模型:
- 最适合配备约 24GB VRAM 的单 GPU（例如 RTX 4090）
- 70B 模型:
- 理想情况下需要双 GPU（例如双 RTX 3090 或双 RTX 4090）
- 对电源和散热有明显更高的要求
本地部署现实检验
即使你选择较小的变体，也要注意这些实际限制
- 内存要求
- 大多数消费级 PC 有 16–32 GB 系统 RAM。即使是蒸馏模型，也需要更多内存和快速 SSD 才能运行良好。
- 使用 SSD 上的交换空间来弥补 VRAM 不足会非常缓慢。
- 系统稳定性
- 长时间推理会话可能导致系统变慢。
- 模型运行时，其他应用（游戏、视频编辑）可能变得几乎无法使用。
- 模型的性能不会那么好
- 即使是评分最高的本地 R1 变体，与使用完整版本相比，性能也相形见绌。
- 使用 Cline 时你会发现，它的工具调用能力较弱，而工具调用是该扩展的关键功能。
对于完整的 DeepSeek R1，你需要
- 分布式 GPU 或具有 400+ GB VRAM/RAM 组合的设置
- 高核心数 CPU
- 强大的散热和电源供应
(来源)
运行这些模型的常见方法
1. 使用 Ollama
一种用于本地推理的常见命令行工具
ollama run deepseek-r1-7b
- 加载模型需要几分钟时间
- 占用所有可用的 GPU/CPU 资源
- 比基于云的解决方案慢
(指南)
2. 使用 LM Studio
一种更用户友好的 GUI 方法
- 设置更简单
- 减少了环境变量和依赖项的麻烦
- 局限性
- 仍然占用大量资源
- 长时间对话或大上下文窗口可能导致内存问题
现实检验
- 你无法在普通家用 PC 上运行完整的 671B 模型
- 它需要专业硬件（具有大容量 VRAM 的多 GPU 系统）。
- 蒸馏模型可行，但性能较低
- 即便如此，仍建议使用强大的 GPU（例如 RTX 3080 或更高）。
- 预计速度会较慢，功耗会更高
- 特别是对于 32B 和 70B 模型。
结论：量身定制你的方法
无论你是开发者、研究人员还是爱好者
- 从小处着手
- 尝试 1.5B 或 7B 版本，看看你的硬件能处理什么。
- 量化模型
- 如果可用，使用 4 位或 8 位量化来减少 VRAM 使用。
- 混合解决方案
- 使用本地模型处理隐私或小任务，而将大任务交给云端。
- 对夸大其词的宣传保持怀疑
- 基准测试比营销标题更重要。
