在使用 Ollama 部署 DeepSeek R1 系列模型时，硬件需求主要取决于模型的大小（参数量）。模型越大，对计算资源（如 GPU 显存、CPU 和内存）的要求越高。以下是 DeepSeek R1 系列模型对硬件的要求概览：
1. 模型大小与硬件需求
模型大小 | 参数量 | 显存需求 (GPU) | CPU 和内存需求 | 适用场景 |
1.5B | 15亿 | 2-4 GB | 8 GB 内存 | 低端设备，轻量推理 |
7B | 70亿 | 8-12 GB | 16 GB 内存 | 中端设备，通用推理 |
8B | 80亿 | 10-16 GB | 16-32 GB 内存 | 中高端设备，高性能推理 |
14B | 140亿 | 16-24 GB | 32 GB 内存 | 高端设备，高性能推理 |
32B | 320亿 | 32-48 GB | 64 GB 内存 | 高端设备，专业推理 |
70B | 700亿 | 64 GB+ | 128 GB 内存 | 顶级设备，大规模推理 |
671B | 6710亿 | 多 GPU (80 GB+) | 256 GB+ 内存 | 超大规模推理，分布式计算 |
2. 硬件需求详解
GPU 需求
- 1.5B 和 7B 模型：可以在消费级 GPU 上运行，例如 NVIDIA GTX 1660、RTX 3060（8-12 GB 显存）。
- 8B 和 14B 模型：需要高端 GPU，例如 NVIDIA RTX 3090、A100（16-24 GB 显存）。
- 32B 和 70B 模型：需要专业级 GPU，例如 NVIDIA A100、H100（32 GB+ 显存）。
- 671B 模型：需要多 GPU 并行计算，例如多张 A100 或 H100。
CPU 和内存需求
- 1.5B 和 7B 模型：8-16 GB 内存，普通多核 CPU（如 Intel i5 或 Ryzen 5）。
- 8B 和 14B 模型：16-32 GB 内存，高性能多核 CPU（如 Intel i7 或 Ryzen 7）。
- 32B 和 70B 模型：64-128 GB 内存，服务器级 CPU（如 Intel Xeon 或 AMD EPYC）。
- 671B 模型：256 GB+ 内存，多路服务器级 CPU。
