什么是 DeepSeek 1.5B？
DeepSeek 1.5B 是由深度求索（DeepSeek）公司开发的一款拥有约15亿参数的大语言模型。该模型在多项自然语言处理任务中表现出色，支持文本生成、问答、代码生成等功能，适用于研究和轻量级商业应用。
由于其相对较小的规模，DeepSeek 1.5B 被设计为可在消费级硬件上运行，适合个人开发者和小型团队部署使用。
最低硬件配置要求
要在本地设备上运行 DeepSeek 1.5B 模型，需满足以下最低硬件要求：
- CPU：Intel i5 或 AMD Ryzen 5 及以上（4核8线程）
- 内存：至少 8GB RAM（推荐 16GB）
- 显卡（GPU）：NVIDIA GTX 1660 / RTX 3050 或更高，显存 ≥ 6GB
- 存储空间：至少 5GB 可用空间（用于模型文件和依赖）
- 操作系统：Windows 10/11、macOS（M系列芯片）、Linux（Ubuntu 20.04+）
注意：在无GPU环境下，模型将以CPU模式运行，速度较慢，建议仅用于测试。
推荐配置（流畅运行）
为获得更好的推理速度和用户体验，建议采用以下配置：
- GPU：NVIDIA RTX 3060 / 4070 或更高，显存 ≥ 8GB（支持CUDA）
- 内存：16GB 或以上
- CPU：Intel i7 / AMD Ryzen 7 及以上
- 系统：安装 CUDA 11.8+ 和 PyTorch 2.0+ 环境
在推荐配置下，模型推理延迟可控制在 100ms 以内，适合集成到应用中。
量化版本运行要求
DeepSeek 提供了量化版本（如 INT8、GGUF 格式），可在更低配置设备上运行：
- 4-bit 量化：显存需求降至约 3-4GB，可在 RTX 3050 上运行
- CPU 推理（GGUF）：支持在无GPU设备上运行，需至少 8GB 内存
- Mac M1/M2：通过 llama.cpp 可高效运行量化模型
量化虽会轻微降低精度，但大幅降低资源消耗，是部署的优选方案。
软件环境依赖
运行 DeepSeek 1.5B 所需的主要软件环境：
- Python 3.9+
- PyTorch 2.0+
- Transformers 库
- CUDA 驱动（NVIDIA GPU）
- Hugging Face Transformers 或 llama.cpp（用于GGUF）
建议使用 Anaconda 或 venv 创建独立环境，避免依赖冲突。