CCLOUD博客DeepSeek 是由 DeepSeek 公司研发的大语言模型系列，目前公开的信息中包括 DeepSeek-V1、DeepSeek-V2 等版本。你提到的“70B”指的是参数量为 700 亿（70 billion）的大模型。
关于 DeepSeek 70B 模型的本地部署显卡要求，以下是基于当前大模型推理和训练的一般标准进行的分析：
一、显存需求估算
一个 70B 参数的模型，如果以 FP16（半精度） 格式加载，每个参数占用 2 字节：
70 × 10^9 参数 × 2 字节 = 140 GB 显存
这只是模型权重本身的存储需求，还不包括：
- KV Cache（推理时缓存）
- 中间激活值（activation）
- 优化器状态（训练时）
因此：
| 场景 | 最低显存需求（大致） |
|---|---|
| 推理（int8量化） | 48–80 GB |
| 推理（fp16全精度） | ≥140 GB |
| 训练（全参数微调） | ≥300 GB+（多卡并行） |
二、本地部署最低显卡配置（推理场景）
如果你只是想 本地运行推理（inference），可以通过 量化技术 降低显存需求：
✅ 推荐方案：使用 GPTQ / AWQ / int8 量化
- int8 量化：显存需求 ≈ 70–90 GB
- 4-bit 量化（如 GPTQ-4bit）：显存需求 ≈ 40–50 GB
可行的显卡组合（PCIe 支持 NVLink 更佳）：
| 显卡型号 | 单卡显存 | 是否可行（4-bit 推理） |
|---|---|---|
| NVIDIA A100 80GB ×1 | 80GB | ✅ 可行（单卡） |
| NVIDIA H100 80GB ×1 | 80GB | ✅ 可行（性能更强） |
| RTX 3090 / 4090 ×2 | 24GB×2=48GB | ⚠️ 勉强（需模型切分+优化） |
| A6000 Ada 48GB ×1 | 48GB | ⚠️ 接近极限，需 4-bit |
| A100 40GB ×2 | 80GB 总计 | ✅ 可行（模型并行） |
🔹 结论：
要本地部署 DeepSeek 70B 模型进行推理，最低需要总显存 ≥48GB，推荐使用 单张 A100 80GB 或两块 RTX 3090/4090 配合量化技术。
三、软件支持
你需要使用支持大模型推理的框架，例如：
- vLLM（高性能推理）
- Text Generation Inference（Hugging Face 出品）
- Llama.cpp（支持 4-bit 量化，但对 DeepSeek 支持需确认）
- AutoGPTQ（用于量化推理）
确保模型已适配这些框架（目前 DeepSeek 官方开源了部分模型，可通过 HuggingFace 下载）。
四、替代建议（更适合本地部署）
如果你的硬件有限，建议考虑：
- 使用 DeepSeek 7B 或 13B 版本：可在单张 3090/4090 上流畅运行（fp16 或 int8）
- 使用 API 调用云端 DeepSeek 大模型（官方提供 API）
- 使用 云服务部署（如阿里云、AWS、Lambda Labs 等租用 A100/H100 实例）
✅ 总结：DeepSeek 70B 本地部署最低显卡要求
| 项目 | 要求说明 |
|---|---|
| 最低总显存 | ≥48GB（4-bit 量化） |
| 推荐显卡 | 单张 A100 80GB，或双卡 3090/4090/A6000 |
| 必须技术 | 模型量化（如 GPTQ/AWQ）、模型并行 |
| 适用场景 | 推理（非训练） |
| 不推荐 | 单卡 24GB 以下显卡无法运行 |
📌 提示：截至 2024 年底，DeepSeek 官方主要开源了 DeepSeek-V2 和 DeepSeek-Coder 系列，70B 模型是否完全开源需查看其 HuggingFace 页面 确认。
如你能提供具体模型名称（如 deepseek-llm-70b 或 deepseek-v2-70b），我可以给出更精确的部署建议。
是否需要我提供一份 基于 vLLM + A100 的部署脚本示例？