小李最近正在为公司新项目的AI模型部署犯愁。
他不是个特爱折腾技术细节的人，但这次的任务实在棘手——老板要求在成本有限的情况下实现高性能的DeepSeek R1部署。
一边是不断压缩的预算，一边是同事们对项目效果的期待。
小李发了几天愁，刚好在一次闲聊中听到了朋友对类似难题的解决方法，灵机一动，赶紧请教了专业人士，终于摸索出几个有价值的部署方案。
满血版DeepSeek R1模型的高性能部署小李了解到，要实现DeepSeek R1的高性能部署，首先要搞清楚它的硬件需求。
DeepSeek R1的满血版模型需要1200G的显存和双节点8卡A100服务器，这种配置在市场上得花费260万到320万，几乎是天文数字。
Chico，DeepSeek R1项目的技术顾问，推荐小李先了解BF8精度格式。
BF8由Google提出，是一种低精度浮点数格式，能在保证精度的同时减少计算和内存开销。
BF8可以在机器学习模型训练中减小计算量并保持数值稳定性，特别是对DeepSeek R1这样的大模型来说，效果更明显。
三种低成本高效的部署方案
Chico给小李提供了三种低成本高效的部署方案。
第一种是牺牲模型训练和微调性能，但增强推理性能。
小李发现，这类方案适合很多不需要模型训练，只进行推理的场景，比如公司需要对话生成的那部分应用。
他还得知，有朋友用国产芯片或者英伟达A6000ada图形显卡实现了这样的部署。
更让他心动的是，只需要45万元左右就可以配置一个能运行DeepSeek R1满血版的Mac Mini集群，高出公司预算一截，但还是可以接受。
这方案的唯一不足是Mac M系列芯片不适合模型训练和微调，不过对公司目前需求来说，完全可以忽略。
第二种方案是使用DeepSeek R蒸馏模型。
通过观察蒸馏模型的性能，小李发现这些模型组的推理性能也不差，且模型尺寸在1.5B到70B之间，适配不同硬件环境。
这意味着，公司不用为了配齐硬件而大费周章，甚至可以选择现成的设备。
Chico提到，各蒸馏模型量化版本和不同使用场景下的最低配置需求在实际应用中非常实用，小李深感受益。
最后一种方案是牺牲模型推理速度，采取CPU+GPU混合推理模式。
小李为之眼前一亮，通过网上研究，他发现了早在2023年3月，一个名为llama.cpp的项目，用C语言编写了一整套深度学习底层张量计算库，令大模型可以在消费级CPU上运行。
这个方案的确硬件成本更低，仅需要大量内存加载模型权重，唯一不足是运行速度较慢。
清华大学和Unsloth团队提出的CPU+GPU混合推理模式正好弥补了这个缺点。
CPU+GPU混合推理模式的应用Chico进一步介绍，清华大学的KTransformers项目和不俗的MoE架构特性到CPU和GPU的完美结合，极大程度提高了模型的推理速度。
使用这一方案配置的环境下，单并发可以达到接近14 tokens/s，大幅度提升了工作流效率。
Chico还给出具体示例，即便在志强4代CPU加上DDR5内存配置下，效果仍然显著。
重要的是，这种混合推理模式合法成本的科学分布更符合小李这样的预算受限小公司。
结尾：小李将以上方案汇总整理，最后在公司内部发表了一篇名为“低成本高性能部署DeepSeek R1”的技术文章，给出了具体实施步骤和注意事项。
技术部门的小伙伴们一边喝着咖啡一边热烈讨论，纷纷表示，这些方案不仅实用，还能极大提升公司AI项目的整体效能和可塑性。
小李在文章中写道：“技术并不仅仅是硬件的堆砌，更是智慧与策略的结合，希望大家都能在有限的资源中找到无限的可能。”这种引人深思的总结，让每个读者都不禁对技术革新产生了新一层的理解和期待。
