开篇
Deepseek本地化部署在这个月已经被玩疯了，“个人AI实验室”、“Deepseek接入本地知识库”、“利用Deepseek训练私人AI助手”，相信很多用户都开始着手甚至已经都打造完毕了，虽然蒸馏版和量化模型对于满血原版在使用体验上还是存在差异，但本地化运行合适的模型对于可以满足应用的朋友来说绝对是非常值得的事情，本地部署将模型和数据完全存储在用户设备中，避免了云端服务可能存在的隐私泄露风险。例如，DeepSeek的蒸馏版模型通过Ollama部署时，所有交互数据仅在本地处理，无需上传至第三方服务器，无需依赖网络连接即可运行，用户可在无网环境下（如偏远地区、飞行模式）随时调用模型，提升响应效率。本地部署AI大模型的核心硬件瓶颈不仅在于GPU和内存，硬盘的容量与性能同样至关重要，若需同时部署多个模型（如Qwen1.5 72B、Llama3 70B等），单个模型文件可达数十GB，硬盘容量需扩展至512GB甚至1TB以上。 好了到这里，大家可以打开一下电脑看下SSD剩余容量，开始折腾本地部署Deepseek的时候我也是瞧不起这20GB的容量，但到了后来随着下的模型增加了，LMStudio和Ollama双修，加起来模型100GB以上，这还不包括前面提到的72B的模型，后面又折腾Docker下的知识库，不小心这些就拿了我超过200GB的硬盘空间，硬盘告急，于是就有了这次金士顿KC3000 PCIe 4.0 NVMe M.2 SSD的由来，一步到位，解决Steam和本地部署模型的空间焦虑。  金士顿KC3000 4TB M.2 PCIe SSD 包装  金士顿KC3000 4TB M.2 PCIe SSD 包装  参数规格 金士顿KC3000从512GB到4096GB总共4种容量型号，全系采用群联Phison E18旗舰级主控，读写最高可达7GB/s和7GB/s，4K随机读写同时突破百万大关，其中本文的这款型号就是KC3000 4096GB，容量更是达到了3.2PB ，对于桌面级的SSD来说这样的寿命相当耐久了，我顺便统计了一下目前京东平台消费级M.2 SSD的写入寿命，KC3000系列几乎是最高的。同时4TB容量型号板载了4GB DDR4-2666 的缓存颗粒，无论是做系统盘还是仓库盘都是非常好的选择，性能和容量兼顾。 |
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