要成功實現 DeepSeek 大模型的私有化部署，絕非易事，從模型選型到基礎設施搭建，再到推理部署工程優化，每一個環節都需要精心規劃與考量。接下來，讓我們深入探討企業私有化部署 DeepSeek 的關鍵要點與策略。

1 DeepSeek模型選型

在企業進行 deepseek 大模型私有化部署時，模型選型是至關重要的第一步，它直接關系到后續的應用效果與成本投入。通過業務場景適配性分析確定合適的模型，能讓企業充分發揮大模型的價值。

DeepSeek 提供了多種模型版本，以滿足不同企業的需求，其中全量版（如 DeepSeek-R1 671B）與蒸餾版（如 DeepSeek-R1-Distill 1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B, 70B）具有顯著差異。蒸餾版是通過知識蒸餾技術，將全量模型的語義信息壓縮到小規模模型中。

從參數量來看，全量版 DeepSeek-R1 671B 擁有 6710 億參數，這使其具備極為強大的知識儲備與復雜任務處理能力。而蒸餾版雖然參數量大幅減少，但在一些對模型性能要求相對較低的場景中仍能發揮作用。

在顯存需求方面，全量版 DeepSeek-R1 671B 在 BF16 精度下，需要的的總顯存至少是1.4TB；在 FP8 精度下，總顯存也至少需要 800GB 顯存，通常需要多張高性能顯卡并行 ，這對企業的硬件資源和成本投入要求極高。而蒸餾版對硬件要求則低很多，比如7B的模型，在具有24GB內存的單塊顯卡即可推理。

推理延遲上，由于全量版模型計算量巨大，推理延遲相對較高；而蒸餾版模型因為結構相對簡單、參數量少，在優化得當的情況下，推理延遲可控制在較低水平，能滿足對實時性要求較高的場景。

從適用場景來看，全量版適用于超大規模 AI 研究，如通用人工智能 AGI 探索，復雜的風險評估與投資策略制定等。而蒸餾版適合實時生成文本，如簡單的聊天、問答場景，以及適合嵌入式系統或物聯網設備。在一些對成本敏感且任務相對簡單的企業應用中，如小型客服系統，蒸餾版也能發揮其優勢。

企業在選型時可以從多個角度充分考慮和判斷。若業務涉及專業領域推理，且對模型性能要求極高，數據量龐大且復雜，優先考慮全量版，但也要與預算相匹配。若預算不足，可采用使用量化技術等方式來降低顯存需求。若業務不涉及專業領域推理，且對成本較為敏感，追求快速響應，對模型精度要求不是特別高，則選擇蒸餾版。若處于超高并發場景，可對蒸餾版部署多副本，以滿足大量請求的處理。通過這樣的分析與決策，企業能夠選出最契合自身業務的DeepSeek模型。

2 Iaas層規劃

部署GPU集群

在大模型推理的數據中心中，GPU 集群是核心計算單元，其性能直接影響推理效率。若選用全量版的 DeepSeek-R1 671B 這類超大規模模型，由于其具有 6710 億參數，運算量極為龐大，對 GPU 的性能要求極高，可以從市面上的高性能、高內存容量的AI加速設備中進行選購。由于需要多卡多機推理，所以必須具備高速的卡間互聯。搭配的服務器需要具備高帶寬內存和高速存儲接口，具有先進的 PCIe 5.0 接口，或者至少 PCIe 4.0，這樣才能夠極大程度保障 GPU 與內存、存儲之間的數據傳輸速率，避免在數據傳輸過程中出現瓶頸，確保 GPU 能夠充分發揮其計算性能。

對于蒸餾版模型，如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B，由于其參數量相對較少，計算量較小，對 GPU 性能要求相對較低，具備 24GB 顯存的 GPU 即可，在滿足蒸餾版模型推理需求的同時，具有較高的性價比。服務器方面，可選用配置能夠滿足 GPU 運行需求，同時在成本控制上表現出色的即可。

高速網絡架構

構建構建低延遲、高帶寬的RDMA網絡（如400G/200G Infiniband 或者 RoCEv2）是實現高效全量版DeepSeek推理的關鍵。RDMA（遠程直接內存訪問）技術允許網絡中的設備直接訪問彼此的內存，無需經過操作系統內核，大大減少了數據傳輸的延遲和 CPU 的負載。在大模型推理過程中，頻繁的數據讀取和寫入操作對存儲的訪問速度要求極高。

3 推理部署工程優化

容器化部署

在大模型推理服務中，采用容器化部署是提升系統性能和穩定性的重要手段。通過將大模型推理相關的應用程序、依賴項和運行環境打包成獨立的容器，實現了環境的隔離與可移植性。同時，利用容器編排工具（如 Kubernetes），能夠根據推理任務的需求，靈活調度具有親和性的 GPU 資源。

GPU親和性調度通過將容器優先分配到指定的 GPU 設備上運行，顯著減少了跨節點或跨交換機的數據傳輸需求。當數據在單個節點內或拓撲結構上相鄰的 GPU 之間傳輸時，可充分利用高速互連（如 NVLink）的優勢，從而實現更高的傳輸速度和更低的延遲。此外，這種調度策略避免了通過網絡交換機轉發數據所帶來的額外延遲和潛在的網絡擁塞問題，有效提升了整體計算效率。

選擇合適推理加速引擎

選擇合適的推理加速引擎對于提升大模型推理性能至關重要。以 vLLM 為例，它是一個高效的 Transformer 推理庫，采用了 PagedAttention 算法，能夠有效管理 KVCache，減少內存碎片，從而顯著提高推理速度。在實際應用中，vLLM 通過優化注意力機制的計算過程，使得大模型在推理時能夠更快速地處理輸入數據，生成高質量的輸出結果。

除了 vLLM，SGLang 也是一款值得關注的推理加速引擎，一些 GPU 已經支持采用SGLang運行 Deepseek 。SGLang 是新興的開源推理框架項目，得到了活躍的社區支持，在工業界也獲得了廣泛應用。其核心特性包括快速的后端運行時、靈活的前端語言以及廣泛的模型支持等。

在與 Deepseek 的適配方面，SGLang 針對 DeepSeek 模型采用的 MLA 注意力機制開展了針對性的工程優化，并在框架上對其 MoE 架構的推理做了優化設計。浪潮信息元腦 R1 推理服務器完成對 SGLang 最新版本的深度適配后，在單機高性能運行 DeepSeek R1 671B 模型時，可支持超過 1000 路的用戶并發訪問，展現出強大的并發處理能力。

與 vLLM 相比，SGLang 在運行諸如 Llama 系列模型時，展現出了更優的性能。例如在運行 Llama 3.1 405B 時，SGLang 的吞吐量在某些情況下能達到 vLLM 的 3.8 倍 。在處理從 Llama-8B 到 Llama-405B 的模型時，以及在 A100 和 H100 GPU 上使用 FP8 和 FP16 時，SGLang 在在線和離線場景下都能持續提供卓越或有競爭力的性能。

企業在選擇推理加速引擎時，需要綜合考慮自身的業務場景、模型類型、硬件配置以及性能需求等因素。vLLM 在流式輸出和內存管理方面表現突出，適合對實時交互體驗要求高的場景；而 SGLang 在優化資源利用、提升并發處理能力以及與 Deepseek 特定模型架構的適配優化上具有優勢，更適合對吞吐量和大規模并發請求處理有較高要求的場景。

跨節點的大參數量模型 PD 分離

對于跨節點的大參數量模型，采用 PD（Prefill 和 Decode）分離策略是一種優化選擇。可以參考 DeepSeek 官方推薦了1:10的資源配置方式，使用 4 節點 prefill + 40 節點 decode配置。

Prefill 階段主要負責生成初始的 KVCache，這個過程需要較高的計算資源來快速處理輸入數據。而 Decode 階段則專注于根據 Prefill 生成的 KVCache 逐步生成輸出文本。將這兩個階段分離到不同的節點上，可以充分利用不同節點的資源優勢，實現資源的高效利用。

在高并發場景下，大量的推理請求同時到來，通過 PD 分離，Prefill 節點可以并行處理多個請求的初始 KVCache 生成，然后將生成好的 KVCache 分發給 Decode 節點進行后續的文本生成。這樣的分工協作能夠有效提高系統的并發處理能力，確保在高負載情況下，大模型推理服務依然能夠穩定、高效地運行。

結語

綜上所述，企業私有化部署 DeepSeek 大模型是一項復雜且系統的工程。在模型選型階段，企業需依據業務需求、預算以及數據特性等，精準挑選全量版或蒸餾版模型，為后續工作筑牢根基。Iaas 層規劃中，合適的 GPU 選型以及集群高速網絡架構，是保障大模型推理高效運行的硬件支撐。而推理部署工程優化則從軟件層面，通過容器化部署、選擇適配的推理加速引擎以及采用 PD 分離策略等，進一步提升系統性能。

參考鏈接

• 浪潮信息推出元腦R1推理服務器，單機即可釋放DeepSeek 671B強大模力
• Unlock DeepSeek-R1 Inference Performance on AMD Instinct? MI300X GPU

本文轉載自公眾號AI時代窗口 作者：郁愈

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