只需RTX4090單卡--搞定671B大模型推理!清華黑科技+4090保姆級(jí)攻略(附配置清單)
想在單張RTX 4090上跑通671億參數(shù)的DeepSeek-R1(推理)?清華KTransformers項(xiàng)目
三步極簡(jiǎn)操作+避坑指南,硬件方案
核心配置要求(抄作業(yè)版)
- 顯卡:RTX 4090(24G顯存必須)
- 內(nèi)存:382GB以上
- CPU:Xeon 6430 32C 雙路共64核128T(必須是intel Xeon4代以上,支持AMX指令集)
極簡(jiǎn)三步部署(附代碼)
https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/blob/main/doc/en/DeepseekR1_V3_tutorial.md
① 環(huán)境安裝
單插槽版本(32 核)V0.2
git clone https://github.com/kvcache-ai/ktransformers.git
cd ktransformers
git submodule init
git submodule update
numactl -N 1 -m 1 python ./ktransformers/local_chat.py --model_path <your model path> --gguf_path <your gguf path> --prompt_file <your prompt txt file> --cpu_infer 33 --max_new_tokens 1000
<when you see chat, then press enter to load the text prompt_file>
雙插槽版本(64 核)V0.2
在安裝之前 make suer (使用 install.sh 或 ),設(shè)置環(huán)境變量 (如果已經(jīng)安裝,請(qǐng)使用此環(huán)境變量集重新安裝它)
我們local_chat測(cè)試命令是:make dev_installUSE_NUMA=1export USE_NUMA=1
git clone https://github.com/kvcache-ai/ktransformers.git
cd ktransformers
git submodule init
git submodule update
export USE_NUMA=1
make dev_install # or sh ./install.sh
python ./ktransformers/local_chat.py --model_path <your model path> --gguf_path <your gguf path> --prompt_file <your prompt txt file> --cpu_infer 65 --max_new_tokens 1000
<when you see chat, then press enter to load the text prompt_file>
雙插槽版本(64 核)V0.3
wget https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/releases/download/v0.1.4/ktransformers-0.3.0rc0+cu126torch26fancy-cp311-cp311-linux_x86_64.whl
pip install ./ktransformers-0.3.0rc0+cu126torch26fancy-cp311-cp311-linux_x86_64.whl
python -m ktransformers.local_chat --model_path <your model path> --gguf_path <your gguf path> --prompt_file <your prompt txt file> --cpu_infer 65 --max_new_tokens 1000
<when you see chat, then press enter to load the text prompt_file>
② 魔改啟動(dòng)命令(防爆顯存)
from ktransformers import KTransformer
model = KTransformer.from_pretrained(
"deepseek/DeepSeek-R1-671B",
low_cpu_mem_usage=True, # 內(nèi)存救星
device_map="auto", # 自動(dòng)分配計(jì)算資源
offload_folder="tmp" # 溢出數(shù)據(jù)存硬盤
)
③ 推理黑科技
- 開啟8bit量化:顯存直降40%
- 綁定CPU卸載:臨時(shí)轉(zhuǎn)移非活躍數(shù)據(jù)
- 強(qiáng)制分塊加載:模型拆解成碎片運(yùn)行
避坑指南(血淚經(jīng)驗(yàn))
- 報(bào)錯(cuò)“CUDA內(nèi)存不足” → 啟用memory_efficient_attention
- 加載卡99% → 檢查硬盤剩余空間需>800G
- 響應(yīng)速度慢 → 關(guān)閉無(wú)關(guān)進(jìn)程,鎖頻CPU到5GHz
重要提醒
- 散熱必須暴力:4090跑滿會(huì)飆到80℃+,建議改水冷
- 非技術(shù)黨慎入:需自行編譯CUDA內(nèi)核,新手易翻車
- 替代方案:預(yù)算不足可租阿里云A10服務(wù)器(每小時(shí)省30元)
某大佬實(shí)測(cè)效果:?jiǎn)螚l文本生成耗時(shí)約3分鐘,家用電腦跑出實(shí)驗(yàn)室性能!
清華大學(xué)CPU+GPU混合計(jì)算+AMX計(jì)算方案---Deepseek一體式靜音工作站設(shè)備配置推薦
No
產(chǎn)品型號(hào)
主要配置
容量
帶寬
價(jià)格
3.1
靜音超算工作站UltraLAB
EX660i 227384-MBT
2顆Xeon 金牌6530處理器(64核,2.7GHz~4.0GHz)/RTX4090D 24GB /384GB
DDR5/2TB NVME +8TB機(jī)械盤/雙塔式(2600w)/27寸4K圖顯
24GB
1TB/s
¥89,990
3.2
靜音超算工作站UltraLAB EX660i
227512-MCT
2顆Xeon 金牌6530處理器(64核,2.7GHz~4.0GHz)/RTX4090D 48GB /512GB
DDR5/4TB NVME +20TB機(jī)械盤/雙塔式(2600w)/27寸4K圖顯
48GB
1TB/s
¥115,000
3.2A
靜音超算工作站UltraLAB
EX660i 2271T-MCT
2顆Xeon 金牌6530處理器(64核,2.7GHz~4.0GHz)/RTX4090D 48GB /1TB
DDR5/4TB NVME +20TB機(jī)械盤/雙塔式(2600w)/27寸4K圖顯
48GB
1TB/s
¥139,000
3.3
靜音超算工作站UltraLAB
EX660i 2301T-MD2T
2顆Xeon 鉑金8558處理器(96核,3.0GHz~4.0GHz)/2*RTX4090D 48GB /1TB
DDR5/8TB NVME +20TB機(jī)械盤/雙塔式(2600w)/27寸4K圖顯
96GB
1TB/s
¥225,000
3.4
靜音超算工作站UltraLAB GX660M
2301T-MDT
2顆Xeon 鉑金8592+處理器(128核,2.9GHz~4.0 GHz)/ 4*RTX4090D 48GB /1TB
DDR5/8TB NVME +20TB機(jī)械盤/雙塔式(2600w)/27寸4K圖顯
192GB
1TB/s
¥360,000
用中文訓(xùn)練更快-滿血版Deepseek R1本地部署服務(wù)器/工作站硬件配置精準(zhǔn)分析與推薦
http://www.jwwsc.com/article/110/2929.html
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多用戶云計(jì)算(內(nèi)網(wǎng)穿透)
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