deepseek最佳显卡（deepfacelab30显卡）

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

• 1、AMD也生产显卡,但为什么在AI领域与英伟达存在这么大的差距?它还有机会...
• 2、硅基流动开源ComfyUI节点:没有GPU也能跑可图Kolors
• 3、如何利用deepseek赚钱
• 4、本地部署满血deepseek需要什么配置

AMD也生产显卡,但为什么在AI领域与英伟达存在这么大的差距?它还有机会...

1、在刚刚过去的2024财年，AMD营收达到创纪录的258亿美元，但同比增幅仅14%。然而，穿透这一数字，我们可以看到AI相关业务的爆发：数据中心收入同比大涨94%，其中GPU销售额就超过50亿美元，而CEO苏姿丰的预期只有20亿美元左右。Ryzen AI芯片所在的客户端业务营收也达到了70亿美元，同比增幅52%。

2、在AI热潮中，AMD与英伟达（NASDAQ：NVDA）之间的竞争愈发激烈。尽管AMD在过去的12个月中表现不俗，但与英伟达的差距明显。英伟达的H100数据中心芯片因其强大的性能，已成为AI应用的首选，背后CUDA平台的优化能力为其提供了竞争优势。

3、显卡性能在不同工作场景下表现各异。AIGC领域，N卡如RTX 4070表现出色，领先于A卡旗舰RX 7900 XTX。在建模渲染方面，渲染环节对显卡性能要求较高，N卡如RTX 4070在多个渲染引擎基准测试中保持领先。视频创作中，视频剪辑对显卡要求不高，RTX 4060足以满足需求。

4、在AI和深度学习等专业领域，NVIDIA显卡凭借CUDA和Tensor核心提供了强大的计算加速性能。而AMD显卡在游戏开发、虚拟现实等特定专业领域拥有广泛的应用基础。

5、AMD是英伟达在GPU领域的主要竞争对手之一。AMD的RX系列显卡在游戏性能上一直与英伟达的GTX和RTX系列显卡相抗衡。AMD的显卡在性价比方面往往更具优势，对于一些预算有限的消费者来说，AMD显卡是一个很好的选择。此外，AMD也在不断提升其显卡在高性能计算和AI领域的能力，以扩大市场份额。

6、中国AI芯片与英伟达相比，在算力、生态构建、市场占有率以及生产工艺方面还存在一定的差距。首先，从算力角度来看，英伟达的AI芯片，如H100、A100等，单卡算力非常强大，可以达到1P（PetaFLOPS，千万亿次浮点运算）甚至更高。

硅基流动开源ComfyUI节点:没有GPU也能跑可图Kolors

硅基流动开源的BizyAir节点解决了这一问题，用户无需搭配环境、模型下载与模型部署，同时提供基于专用图片生成推理引擎OneDiff的优化，有效缩短图片生成时间和成本。用户还可以一键无缝接入已有ComfyUI工作流，自由组合或替换本地节点。

现在，借助Silicon基流动团队开源的专为ComfyUI设计的云端服务BizyAir，用户无需考虑硬件限制，即可在云端流畅使用Controlnet Union，轻松生成与Midjourney效果媲美的高分辨率图像，进一步降低了技术门槛。

部署kolors模型到comfyui非常简单，只需几个步骤： 使用git clone命令克隆项目，并进入custom nodes文件夹。 安装所需依赖包。 将模型工作流拖入comfyui，系统会自动下载模型和配置文件。如果遇到网络问题，可以访问Hugging Face网站下载大文件，确保正确分类和命名文件以避免错误。

如何利用deepseek赚钱

1、DeepSeek主要通过以下几种方式赚钱： 技术反哺母公司业务：DeepSeek的母公司幻方量化是一家量化投资公司，DeepSeek作为技术支撑，通过提升量化模型的性能，帮助母公司在金融市场中获取更高收益，从而间接实现盈利。

2、Deepseek可以通过以下多种方式挣钱： 定制化服务：针对特定行业需求，开发AI应用并提供数据分析、自动化客服等服务，按项目或订阅收费。 SaaS平台：创建基于Deepseek的SaaS产品，供企业或个人用户订阅使用，实现持续收益。

3、DeepSeek主要通过以下几种方式赚钱： 定制化解决方案：为不同行业提供基于DeepSeek技术的AI应用，如数据分析、自动化客服等，以满足其特定需求。 SaaS平台订阅：创建基于DeepSeek的SaaS平台，用户可按订阅模式使用平台上的各种AI服务。

4、DeepSeek可以通过以下几种方式利用来赚钱： 售卖相关课程与教程：一些博主或教育机构会制作并售卖关于DeepSeek操作教程、提示词优化技巧等课程。但需注意，市场上存在课程内容与免费资源差异不大，甚至抄袭和夸大宣传的现象。

5、利用DeepSeek赚钱的方式主要包括内容生产与流量变现、企业服务解决方案、数据资产变现、技术中间件开发以及创新商业模式等。内容生产与流量变现方面，可以通过DeepSeek快速生成各平台适配的内容，如小红书体验笔记、知乎深度分析等，吸引流量后实现广告分成。

6、持续学习与提升：随着AI技术的不断发展，Deepseek的功能和特性也在不断更新。因此，你需要持续学习并提升自己的AI技能，以便更好地利用Deepseek来赚钱。请注意，利用Deepseek赚钱需要具备一定的技能和知识，同时还需要付出一定的努力和时间。因此，在尝试之前请做好充分的准备和规划。

本地部署满血deepseek需要什么配置

安装完成后，打开命令提示符或终端，输入命令ollama -v来验证Ollama是否正确安装。如果安装正确，将显示Ollama的版本号。接着，通过命令提示符或终端输入命令ollama run deepseek-r1：模型参数来下载并运行DeepSeek模型。模型参数可以根据您的硬件配置来选择，如5B、7B、8B等。

要在本地部署DeepSeek并进行训练，你需要先安装和配置好环境，然后准备数据集，最后运行训练脚本。首先，确保你的本地环境已经安装好了所需的软件和库，比如Python、TensorFlow等。这些通常可以在DeepSeek的官方文档或GitHub仓库中找到安装说明。接下来，准备你的数据集。

此外，还有一些经过量化处理的版本，如2-bit量化版本大约需要200GB显存，而一些动态量化版本可以将模型压缩至更小，从而进一步降低显存需求。例如，有的动态量化版本可以将模型压缩到最小131GB，这样可以在更低的显存配置上运行。总的来说，DeepSeek R1 671B模型的显存需求取决于具体的量化方法和部署策略。

要训练本地部署的DeepSeek模型，你需要遵循一定的步骤来准备数据、配置环境并启动训练过程。首先，确保你已经正确安装了DeepSeek，并准备好了用于训练的数据集。数据集应该根据你的具体任务来选择和准备，例如，如果是图像识别任务，就需要准备相应的图像数据集。接下来，配置训练环境。

DeepSeek本地部署是否需要花钱取决于具体的部署需求和硬件配置。如果只是想要在个人电脑上进行简单的本地部署，使用较小的模型，并且不需要额外的硬件投入，那么是免费的。但这样的部署可能在性能和功能上有所限制。

在命令提示符或终端中输入命令“ollama -v”，如果安装正确，将显示Ollama的版本号。接着输入命令“ollama run deepseek-r1：模型参数”来下载并运行DeepSeek模型。例如，“ollama run deepseek-r1：7b”将下载并运行7B参数的DeepSeek模型。