链载Ai

标题: DeepSeek R1多版本性能与负载测试（基于RTX3060 R7 5800 32GB内存实测） [打印本页]

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作者: 链载Ai    时间: 4 小时前
标题: DeepSeek R1多版本性能与负载测试（基于RTX3060 R7 5800 32GB内存实测）

一、测试信息

本机运行DeepSeek R1大模型文章如下：

• Windows电脑本地部署运行DeepSeek R1大模型（基于Ollama和Chatbox）
• 【保姆级万字教程】在Windows计算机部署DeepSeek大模型，给在实验室无外网的同事们用（基于Ollama和OpenWebUI）

本文章主要做个实验：基于RTX3060+R7 5800+32GB内存实测DeepSeek R1多版本的性能与负载。

• 测试环境：
• CPU：R7 5800
• 显卡：RTX3060 12G独显
• 内存：32G
• 系统：Windows 11
• 实验步骤：
• 测试问题：发送“本人是10年工作经验的全栈工程师，如何转型做AI人工智能工程师”
• 计时：思考的过程和生成答案的总耗时
• 记录：思考的过程和生成的答案
• 记录：显卡、CPU和内存的负担。

二、测试结果

文章开头，先给结果

2.1 性能对比

模型版本	响应时间	GPU利用率	CPU利用率	内存占用	输出速度
空白对比	-	1%	2%	5GB	-
8b	25秒	98%	11%	6.9GB	正常（流畅）
14b	55秒	100%	11%	7.1GB	正常（稍慢）
32b	10分28秒	20%	62%	16GB	极慢（2字/秒）

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2.2 关键发现

1. 资源消耗趋势：

• GPU负载：8b/14b版本GPU利用率接近满载，32b版本因硬件限制无法充分利用GPU。
• 内存占用：模型越大内存需求越高，32b版本内存占用达16GB（接近系统总内存50%）。
• CPU依赖：32b版本因显存不足（12G显卡）转用CPU推理，导致CPU利用率激增至62%。

• 性能表现：

• 模型规模越大，响应时间显著增长（8b vs 14b时间翻倍，32b耗时超10分钟）。
• 32b版本严重受限：RTX3060显存不足导致输出速度极低（2字/秒），实用性差。

• 硬件适配性：

• RTX3060 12G：适合运行8b/14b版本，显存可支持流畅推理。
• 32b版本需求：需更高显存（建议≥24G）或优化后的量化版本。

2.3 结论与建议

• 推荐配置：
• 8b/14b版本：在RTX3060 + 32G内存环境下可流畅运行，适合个人开发者或轻量级应用。
• 32b版本：需升级至专业级显卡（如A100/A6000）或采用多卡并行，否则效率过低。
• 优化方向：
• 使用量化技术（如4bit/8bit）降低32b模型显存需求。
• 通过模型剪枝或分布式推理提升大模型在消费级硬件的实用性。

三、空白对比

3.1 实际测试

• 操作：重启，并关闭杀毒软件。

3.2 记录数据

• GPU平均利用率：1%
• CPU平均利用率：2%
• 内存平均使用数：5GB



四、运行DeepSeek R1 8b版本

4.1 实际测试

ollama run deepseek-r1:8b



4.2 记录数据

• 计时：25秒
• GPU平均利用率：98%
• CPU平均利用率：11%
• 内存平均使用数：6.9GB

五、运行DeepSeek R1 14b版本

5.1 实际测试

ollama run deepseek-r1:14b



5.2 记录数据

• 计时：55秒
• GPU平均利用率：100%
• CPU平均利用率：11%
• 内存平均使用数：7.1GB

六、运行DeepSeek R1 32b版本6## 5.1 实际测试

很慢，2字/秒的输出。

ollama run deepseek-r1:32b



6.2 记录数据

• 计时：10分钟28秒
• GPU平均利用率：20%
• CPU平均利用率：62%
• 内存平均使用数：16GB

七、思考和回答

8b版本的思考和答案

>>> 本人是10年工作经验的全栈工程师，如何转型做AI人工智能工程师

<think>
好的，现在我要帮这位用户解决他的问题。他是一名10年工作经验的全栈工程师，现在想转型到AI人工智
能领域。我需要分析他的情况，提供切实可行的建议。

首先，他有10年的开发经验，熟悉前后端、数据库和系统设计，这为他转型提供了很好的技术基础。但
AI领域与传统编程有很大不同，需要他学习新的工具和方法。

接下来，我应该考虑他的背景。他可能已经有一定的项目管理经验，团队协作能力强，有一定的业务理解
能力。这些都会对他在AI领域发挥作用有所帮助。

用户的需求主要是转型，所以除了技术上的调整，还需要职业规划、学习路径和目标设定。我应该提供一
个全面的策略，包括短期和长期目标，以及如何在现有基础上逐步过渡到AI领域。

首先，技能提升是关键。他可能需要学习机器学习的基本概念，比如监督学习、无监督学习、强化学习等
。同时，数学基础也很重要，比如线性代数、概率论和统计学，这些在AI模型中起到核心作用。

然后，工具和框架的选择也很关键。TensorFlow和PyTorch是主流的深度学习库，Keras可以作为它们的加
速层。我还需要考虑数据处理和可视化工具，比如Pandas、NumPy，以及Matplotlib和Seaborn。

在项目实践方面，从现有项目开始应用AI技术是个好办法。比如，在一个电商平台上预测用户购买行为，
或者在医疗领域使用机器学习模型进行诊断辅助，这样的实际项目能帮助他积累经验。

职业发展路径也很重要。他可以考虑成为机器学习工程师，然后逐步晋升到更高级的职位。加入AI相关的
社区和论坛，如Kaggle或Stack Overflow，可以扩展专业人脉，获取更多资源。

行业趋势分析也是必不可少的。了解自然语言处理、计算机视觉等热门领域的发展，可以帮助他找到适合
自己的专长方向。

最后，建立个人的知识体系和项目展示同样重要。他需要持续学习，并通过博客、GitHub等平台展示自己
的成果，以吸引招聘方的注意。

总结一下，我应该提供一个详细但易于理解的策略，分为技能提升、工具使用、项目实践、职业发展、行
业趋势和个人品牌建设几个方面。这样用户可以有条不紊地进行转型，逐步实现目标。
</think>

作为一名10年工作经验的全栈工程师，你具备非常强的技术能力和项目经验，这为你在AI领域的转型提供 了很好的基础。你可以通过以下步骤逐步转型为AI人工智能工程师：

---

1. 技能提升：从传统编程转向AI开发

AI开发与传统编程有显著不同，核心技能包括：

• 机器学习基础：了解监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念。
• 数学基础：掌握线性代数、概率论、统计学等数学工具。
• 深度学习框架：学习TensorFlow、PyTorch等主流框架。
• 数据处理与分析：掌握Pandas、NumPy等数据处理库，学会数据清洗和特征工程。

学习资源

• 在线课程：
• 《机器学习入门》（Coursera，由Andrew Ng教授）：适合初学者理解机器学习的基本原理。
• 《Python数据分析》（Udemy）：学习数据处理与可视化。
• 《深度学习》（DeepLearning.AI）：了解TensorFlow框架和应用。
• 书籍：
• 《机器学习实战》（Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras）。
• 《Python机器学习》（Python Machine Learning by Ian Goodfellow）。

实践项目

从你现有的开发经验出发，可以尝试一些简单的AI项目，比如：

• 使用Kaggle上的公开数据集（如Titanic数据集）训练一个分类模型。
• 模拟用户评论的情感分析（情感极性分析）。
• 生成一个基本的图像分类模型。

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2. 工具与框架学习

AI开发依赖于特定的工具和框架。你需要熟悉以下工具：

深度学习框架

• TensorFlow：Google开源的机器学习框架，适合快速开发。
• PyTorch：Facebook开源的动态计算图灵框架，强度高但学习曲线陡峭。

数据处理与可视化工具

• Pandas：用于数据操作和清洗。
• NumPy：用于数组运算，适合批量数据处理。
• Matplotlib/Seaborn：用于数据可视化。

机器学习模型库

• Scikit-learn：常用的机器学习模型库（如决策树、随机森林、KNN等）。
• XGBoost/LightGBM：用于高精度的分类和回归任务。

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3. 项目实践：将AI技术应用于现有业务

你可以从你熟悉的领域（如电商、医疗、金融）出发，将AI技术应用到实际场景中。以下是一些方向：

• 推荐系统：基于用户行为构建个性化推荐模型。
• 自然语言处理：实现文本情感分析或关键词提取。
• 图像识别：简单的物体识别任务（如识别手写数字）。

工具与库

你可以使用以下工具框架：

• TensorFlow/PyTorch：搭建模型并训练。
• Flask/Django：如果需要将AI模型部署到生产环境。

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4. 职业发展路径

在AI领域的职业发展路径较为灵活，你可以选择以下方向：

短期目标（1-3年）

• 机器学习工程师（Machine Learning Engineer）：负责模型设计、训练和部署。
• 数据科学家（Data Scientist）：结合统计分析与机器学习，解决实际问题。

中长期目标（5-10年）

• AI产品经理（AI Product Manager）：如果你对业务理解能力强，可以转向产品管理。
• 深度学习研究员（Deep Learning Researcher）：专注于模型创新和原型开发。

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5. 加入AI社区与扩展人脉

加入AI相关的技术社区和论坛，扩展你的专业人脉：

• Kaggle：一个以数据科学和机器学习为中心的在线平台。
• Stack Overflow：回答AI相关问题，积累经验。
• GitHub：关注优秀的开源项目，学习代码结构和实践经验。

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6. 关注行业趋势

AI领域发展迅速，熟悉以下趋势将帮助你在职业转型中更有优势：

• 自然语言处理（NLP）：自动化文本理解与生成。
• 计算机视觉（Computer Vision）：图像识别、视频分析等应用。
• 强化学习（Reinforcement Learning）：用于游戏AI和机器人控制。

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7. 建立个人的知识体系

• 掌握基础概念：机器学习的基本原理、模型类型及优缺点。
• 熟悉主流工具框架：TensorFlow/PyTorch、Pandas、NumPy等。
• 具备项目经验：通过实际项目练习AI技术，积累经验。

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8. 展示与宣传

• 个人博客或GitHub：记录你的学习过程和项目成果，展示你的技能和能力。
• 在线简介（LinkedIn）：在职业背景中加入AI相关的内容，吸引招聘方的注意。

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总结

你可以通过以下步骤逐步转型为AI人工智能工程师：

1. 学习机器学习基础知识和数学模型。
2. 掌握TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。
3. 通过实际项目将AI技术应用到现有业务场景中。
4. 加入AI社区，扩展专业人脉。
5. 关注行业趋势，选择适合自己的发展方向。

你的10年开发经验为你在AI领域提供了强大的技术基础，你只需要通过学习和实践将这两者结合起来，就 能成功转型为一名高效的AI工程师！

14b版本的思考和答案

>>> 本人是10年工作经验的全栈工程师，如何转型做AI人工智能工程师

<think>
嗯，我已经有了十年的全栈工程师经验，现在想转行去做AI人工智能工程师。这个领域看起来非常有
前景，但具体应该怎么转型呢？首先，我需要了解AI工程师需要哪些技能和知识。

听说机器学习和深度学习是AI的核心，那么我应该从这里入手。Python似乎是AI领域的首选语言，因
为它有很多库和框架支持机器学习，比如TensorFlow和PyTorch。我还需要熟悉数据处理的库，如
Pandas和NumPy，这些都是数据分析中常用到的工具。

数学基础也很重要，尤其是线性代数、微积分和概率统计。虽然我在学校学过这些，但可能已经有些
生疏了。我需要重新复习一下这些基础知识，因为它们在机器学习算法的理解和应用中起着关键作用
。

然后是AI相关的理论和技术。我应该系统地学习监督学习、无监督学习和强化学习等基本概念，并了
解神经网络的工作原理。Andrew Ng的机器学习课程可能是一个不错的起点，可以通过在线平台如
Coursera来学习。

接下来是实践项目。理论知识很重要，但实际应用才是关键。我可以尝试一些开源项目或参加
Kaggle竞赛，这样不仅能提升自己的技能，还能积累实战经验。此外，我还可以在GitHub上分享我的
项目，展示给潜在雇主看。

工具和技术栈也是需要考虑的方面。除了Python和相关的库外，我还应该了解如何使用Jupyter
Notebook这样的工具来进行数据探索和模型开发。另外，分布式训练和并行计算是处理大规模数据时
的重要技术，可能需要进一步学习。

数据处理和特征工程是机器学习中的重要环节。我需要掌握如何清洗数据、处理缺失值、标准化数据
等操作，并且学会如何有效地进行特征提取和选择，以提高模型的性能。

算法实现与调优也是关键部分。我应该了解各种机器学习算法的原理及其应用场景，并学会如何调整
模型参数以优化模型的表现。同时，理解不同的评估指标如准确率、精确率、召回率和F1分数等，对
于评估模型的效果非常重要。

在深度学习方面，我需要先掌握神经网络的基础知识，然后再深入学习卷积神经网络（CNN）和循环
神经网络（RNN）等高级模型。同时，了解如何使用TensorFlow或PyTorch这样的框架来实现这些模型
，并学会如何训练和优化它们的性能。

AI的应用领域非常广泛，比如图像识别、自然语言处理、推荐系统等等。我应该根据自己的兴趣选择
一个方向进行深入研究，以便在职业转型中找到合适的机会。同时，了解一些大数据技术如Hadoop和
Spark也是非常有用的，因为很多AI应用需要处理大规模的数据集。

数据可视化也是一个重要的技能。学习使用Tableau或Power BI等工具，可以将复杂的数据分析结果
以直观的方式展示出来，这对沟通和汇报非常重要。

在职业发展方面，我需要明确AI工程师的职位要求，并根据这些要求来调整自己的技能和经验。如果
有机会的话，我可以尝试参与一些实际的项目或者比赛，积累更多的实战经验。同时，准备一份优秀
的简历和作品集，突出自己的技术能力和项目成果，也是非常重要的。

最后，持续学习和网络拓展也是不可忽视的。AI领域发展迅速，新的技术和工具层出不穷，我需要保
持对行业动态的关注，并且积极参加相关的活动和社区，与同行交流和分享经验。

总之，转型为一名AI工程师需要时间和努力，但凭借我的全栈工程师背景和十年的工作经验，我相信
通过系统的学习和不断的实践，我一定能够成功实现职业转型。
</think>

如何从全栈工程师转型成为AI人工智能工程师？

1. 理解AI的核心技术

• 机器学习与深度学习：这是AI的基础，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。建议通 过在线课程或书籍来系统学习这些概念。
• Python编程：掌握Python语言，并熟悉常用的AI库如TensorFlow和PyTorch。

2. 加强数学基础

• 线性代数：理解向量、矩阵运算，这对神经网络的理解至关重要。
• 微积分与概率统计：这些数学工具在机器学习算法中广泛应用，帮助更好地理解和优化模 型。

3. 实践项目

• 开源项目参与：寻找并参与AI相关的开源项目，积累实际经验。
• Kaggle竞赛：通过参加数据科学比赛，提升自己的建模和数据分析能力，并与全球的数据 科学家交流。
• 个人项目：开发一个属于自己的AI项目，如图像分类、自然语言处理等。

4. 掌握工具和技术栈

• Jupyter Notebook：用于数据探索和模型开发。
• 分布式计算框架：学习使用Spark或Dask进行大规模数据处理。
• 版本控制工具：熟练使用Git，参与开源项目，提升协作能力。

5. 数据处理与特征工程

• 数据清洗与预处理：掌握如何处理缺失值、异常值和标准化数据。
• 特征提取与选择：学会有效地从数据中提取有用特征，并进行特征选择以优化模型性能。

6. 算法实现与调优

• 理解常见算法：如线性回归、决策树、随机森林等，了解它们的原理和应用场景。
• 超参数调整：学习使用网格搜索或随机搜索来优化模型性能。
• 评估指标：掌握准确率、精确率、召回率、F1分数等指标，合理评估模型效果。

7. 深入AI应用领域

• 图像识别：学习卷积神经网络（CNN）及其应用。
• 自然语言处理：了解词嵌入、序列模型如RNN和LSTM，以及最新的Transformer架构。
• 推荐系统：掌握协同过滤、矩阵分解等技术，实现个性化推荐。

8. 数据可视化

• 工具学习：使用Tableau或Power BI进行数据可视化，直观展示分析结果。
• 图表设计：学会选择合适的图表类型，并优化视觉呈现效果，以更好地传达信息。

9. 职业发展准备

• 明确职位要求：研究AI工程师的职位描述，了解所需技能和经验，并针对性地提升自己。

• 积累实战经验：参与实际项目或比赛，将理论知识应用到实践中，提升解决问题的能力。

• 建立个人品牌：在GitHub上分享代码和项目，在LinkedIn等平台上展示自己的技能和成就 。

10. 持续学习与网络拓展

• 行业动态追踪：订阅AI相关的博客、播客和技术会议，保持对领域最新发展的了解。
• 论文阅读：定期阅读最新的学术论文，掌握前沿技术和研究趋势。
• 参加活动与社区：参与技术交流会和在线社区，与同行交流经验，拓展职业网络。

通过系统地学习AI的核心技术、积极参与实践项目，并不断提升自己的技能和知识，你将能够成功转 型成为一名优秀的AI人工智能工程师。利用你的全栈背景和技术积累，结合对AI的深入理解和实践经 验，相信你会在这一领域取得优异的成绩。

32b版本的思考和答案

>>> 本人是10年工作经验的全栈工程师，如何转型做AI人工智能工程师

<think>
嗯，我现在是一个有十年经验的全栈工程师，想转行去做AI人工智能工程师。这听起来挺有挑
战性的，但也有很多机会。首先，我得弄清楚自己在这个转型过程中需要做什么。

好，先从学习基础知识开始。数学方面，我学过一些线性代数和微积分，但可能不够深入。概
率统计也很重要，这部分我记得不太清楚，得重新温习。算法和数据结构虽然我在工作中经常
用到，但在AI中的应用可能不同，比如梯度下降这些优化方法我还不太熟悉。

接下来是机器学习的基础知识。我知道一些基本概念，比如监督学习、无监督学习，但具体怎
么实现模型还不太清楚。Scikit-learn这个库我之前接触过，但没怎么用过深度学习框架，比
如TensorFlow或PyTorch。听说PyTorch现在挺流行的，可能先从它开始学起。

然后是深度学习部分，这对我来说是一个新领域。卷积神经网络、循环神经网络这些概念听起
来很高级，得系统地学习一下。我还记得梯度下降是用来优化模型参数的，但具体实现细节不
太清楚。生成对抗网络和强化学习也是前沿技术，可能需要花更多时间深入研究。

数据处理和特征工程方面，Pandas和NumPy我经常用，但在AI项目中如何高效处理大规模数据
还不太了解。特征选择和提取这部分可能需要更多的实践，比如使用PCA降维或者自动生成特
征的方法。

模型评估与调优也是关键部分，我记得交叉验证是用来防止过拟合的，但具体怎么操作还不清
楚。超参数调优像是网格搜索或者随机搜索，这些工具我需要用起来，了解如何优化模型性能
。

工具和框架方面，Python是基础，我已经很熟悉了。但Jupyter Notebook我还不是很习惯，可
能需要多用几次。Git虽然用过，但在团队协作中的AI项目中使用可能有些不同，得适应一下
。虚拟环境和依赖管理也是需要加强的地方，确保项目的可重复性。

然后是一些高级主题，比如迁移学习、模型压缩和解释性AI。这些听起来很有用，但具体怎么
应用还不太清楚。自然语言处理、计算机视觉和强化学习都是热门领域，可能需要选择一个方
向深入研究，或者广泛涉猎。

实践项目方面，我得找一些真实的项目来练手，把学到的知识应用起来。比如做一个图像分类
器，使用Keras或者PyTorch实现。NLP任务也是一个好选择，比如情感分析或者机器翻译。同
时，参与开源项目可以提升我的实战经验，并向社区学习。

在学习资源方面，有很多在线课程可以选择。我得挑选一些权威的课程，比如Andrew Ng的机
器学习课程，这可能是个不错的选择。书籍方面，《Hands-On Machine Learning with
Scikit-Learn and TensorFlow》和《Deep Learning》都是推荐的好书，得花时间仔细阅读。
技术博客和论文也是重要的资源，但如何高效阅读论文还需要多练习。

职业发展方面，我需要明确自己的目标是成为数据科学家还是机器学习工程师。然后根据这个
方向调整我的技能和项目经验。寻找导师或者加入社区能帮助我获得指导和支持，这对转型很
重要。

持续学习也很关键，AI领域变化很快，得定期参加 meetup 或者 conference，了解最新的趋
势和技术进展。同时，保持好奇心和耐心，转型不会一蹴而就，需要时间积累。

总结一下，我的转型计划大致分为几个阶段：先打好数学基础，再系统学习机器学习和深度学
习，接着通过项目实践提升技能，利用资源深入学习，最后规划职业发展并持续进步。每个阶
段都需要时间和努力，但一步步来应该没问题。
</think>

为了成功从全栈工程师转型为AI人工智能工程师，可以按照以下步骤进行：

1. 打好数学基础

• 线性代数：复习矩阵和向量运算，理解其在机器学习中的应用。
• 微积分：掌握导数和梯度的概念，这对优化算法至关重要。
• 概率统计：学习贝叶斯定理、期望值等，为模型评估打下基础。

2. 掌握机器学习基础知识

• 学习监督学习（如线性回归、分类）和无监督学习（如聚类、降维）的概念。
• 熟悉模型评估方法：准确率、召回率、F1分数等。

3. 深入学习深度学习

• 神经网络基础：理解感知机、激活函数、反向传播算法。
• 框架掌握：选择PyTorch或TensorFlow，完成官方教程。
• 高级模型：研究CNN、RNN及其变体如LSTM和Transformer。

4. 提升数据处理能力

• 利用Pandas和NumPy进行数据分析与预处理。
• 学习特征工程，包括缺失值处理和特征编码。

5. 模型调优与部署

• 使用网格搜索或随机搜索优化超参数。
• 学习模型压缩和解释性方法，如SHAP和LIME。
• 掌握模型在云平台的部署，如AWS SageMaker。

6. 熟悉工具与框架

• 深入学习Python库：NumPy、Pandas、Matplotlib。
• 使用Jupyter Notebook进行数据分析和可视化。
• 管理依赖环境，使用Anaconda或pipenv。

7. 实践项目经验

• 执行Kaggle比赛，参与真实AI项目。
• 构建个人作品集，展示不同技能如图像处理、NLP等。

8. 利用资源深入学习

• 观看Andrew Ng的机器学习课程和CS50的深度学习课程。
• 阅读《Hands-On Machine Learning》和《Deep Learning》书籍。
• 跟随技术博客，阅读论文并参与社区讨论。

9. 规划职业发展

• 明确目标：数据科学家、ML工程师或AI研究员。
• 寻找导师或加入学习小组，获取反馈和支持。
• 网络安全与伦理的学习不可忽视。

10. 持续学习与适应

• 定期参与技术活动，关注行业动态。
• 保持耐心和持续学习的态度，逐步积累经验。

通过以上步骤，系统地提升技能并积累实践经验，转型为AI工程师的目标将逐步实现。

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