DeepSeek本地部署的存儲空間需求與模型版本直接相關，具體如下：

1、輕量級模型：

1.5B/7B版本：約需3-10GB存儲空間。例如，使用Ollama工具部署時，1.5B模型需1.1GB空余空間，7B模型需4.7GB。

適用場景：個人使用、低并發、本地測試或開發。

2、中大型模型：

70B版本：需要約120-150GB存儲空間。若使用Ollama部署，70B模型需43GB空余空間。

適用場景：企業級API服務、中等并發、模型微調。

3、基礎大模型：

671B版本：需約404GB存儲空間（如Ollama部署要求）。

適用場景：模型訓練、千級并發、低延遲響應（科研機構或高性能計算需求）。

推薦配置方案：

為確保系統流暢運行并避免頻繁讀寫硬盤導致的性能下降，建議使用至少500GB的SSD硬盤空間來存放操作系統、模型文件和其他相關數據。

若需部署多個模型或處理大規模數據，可考慮升級至1TB或更大容量的SSD。

不同規模場景的硬件配置建議：

1、基礎場景（輕量級推理，7B-13B參數模型）：

GPU：NVIDIA A10/A100（單卡，顯存≥24GB）。

CPU：Intel Xeon Silver 4310（8核以上）。

內存：≥64GB DDR4。

存儲：≥500GB NVMe SSD（建議PCIe 4.0）。

2、中等規模（多并發推理/微調，13B-70B參數模型）：

GPU：2-4塊NVIDIA A100 80GB（需NVLINK互聯）。

CPU：AMD EPYC 7B12或Intel Xeon Gold 6338（64核以上）。

內存：≥128GB DDR4 ECC。

存儲：≥1TB NVMe SSD（RAID 0/1）。

3、大規模場景（訓練/高并發服務，百億參數以上）：

GPU：8+塊NVIDIA H100（通過NVSwitch互聯，集群部署）。

CPU：AMD EPYC 9684X或Intel Xeon Platinum 8490H（128核以上）。

內存：≥512GB DDR5 ECC。

存儲：≥4TB NVMe SSD（分布式存儲，如Ceph/Gluster）。

總結?：根據模型參數和任務復雜度選擇配置，普通用戶優先考慮蒸餾版，企業級任務需專業服務器支持。

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