要以最低成本、可用速度本地部署671b（8bit）的DeepSeek ，可以参考下面的方案：
硬件准备
显卡：DeepSeek模型比较大，尽量选择显存大一点的显卡，像英伟达RTX 30系列及以上的显卡，例如RTX 3080、3090 ，如果预算充足，英伟达A100、H100这类专业加速卡更好，但价格比较贵。如果不想用英伟达显卡，AMD的一些高端显卡也可以尝试，但在兼容性和性能优化上可能不如英伟达。
内存：至少准备32GB以上的内存，64GB会更保险。因为在运行模型时要加载很多数据和程序，大内存能保证运行的流畅度。
处理器：选择英特尔酷睿i7或者AMD锐龙7以上级别的处理器，多核处理器能更好地并行处理任务，提升整体效率。
软件环境搭建
操作系统：推荐使用Linux系统，比如Ubuntu 20.04 ，它对深度学习框架的兼容性比较好，很多工具和库在Linux下安装和使用都更方便。
安装CUDA和cuDNN：这两个是英伟达推出的用于加速深度学习计算的工具。去英伟达官网下载对应显卡驱动版本的CUDA和cuDNN ，按照官方文档的步骤进行安装。
安装Python和相关深度学习库：安装Python 3.8或者3.9版本。使用包管理工具pip安装PyTorch，要根据CUDA版本选择合适的PyTorch版本，保证相互兼容。同时安装transformers库，它是处理深度学习模型的常用库，安装命令是 `pip install transformers`。
下载和部署模型
模型下载：去DeepSeek官方发布渠道或者一些开源模型平台下载671b（8bit）的模型文件。把下载好的模型文件解压到你指定的本地目录。
模型部署：编写Python脚本进行模型部署。在脚本里，首先导入transformers库中的相关模块，然后使用`AutoTokenizer`加载模型的分词器，用`AutoModelForCausalLM`加载模型。例如：
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("模型本地路径")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("模型本地路径", load_in_8bit=True, device_map=auto)
```
之后就可以使用这个模型进行推理了，比如输入一段文本，让模型生成回答。
优化加速
量化：前面使用`load_in_8bit=True`就是进行8bit量化，这能减少模型占用的显存，但对性能影响较小。还可以尝试4bit量化，但可能会损失一些精度。
模型优化工具：使用像DeepSpeed这样的优化工具，它可以进一步提升模型的运行效率，降低内存需求。按照DeepSpeed官方文档进行安装和配置，在脚本里引入DeepSpeed相关代码来优化模型加载和运行。
这样，通过合理的硬件选择、软件环境搭建、模型下载部署以及优化加速措施，就可以实现以相对较低成本和一定速度本地部署671b（8bit）的DeepSeek模型。 |
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