vscode中配置DeepSeek

codex配置deepseek教程

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发布时间：2026-02-28 09:37

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再用一条视频说清楚，deepseek32B-FP16本地部署先来简单给没看过上一条视频的小伙伴们做一下前情提要：一位重庆的律师大哥找到社长，让我协助他完成deepseek 70B模型的本地部署，并且指定要FP16的版本，在社长给大哥推荐了临时用用、后期再换和地基打牢、稳步升级的两套方案后，律师大哥出于对成本的考虑，也从对70B FP16模型的追求，改到32B FP16+int8混合精度了，成本也成功的压缩到了1万3以内。今天就跟大伙聊一聊社长最后给大哥上了一套什么样的配置。
在说这个配置之前呢，社长要跟大伙儿聊一下上一条视频留下的坑。社长是真没想到这个坑能给大家带来那么多的争议，有说我推荐Intel 14700K和14900K不负责任的，有说我是为了清库存的，真是有点意思。其实问题就出在大家对于本地部署智能模型的电脑配置思路，在理解上出现了偏差，或者说还停留在个人配置游戏电脑的时代。所以厘清思路很重要。那么关于deepseek本地部署的电脑硬件在配置的选择上到底有哪些不同呢？什么样的配件组合能够发挥出AI模型本地部署的最优性能呢？今天社长就先跟大家好好唠唠这个话题。
用来本地部署的电脑，最重要的三个配件，那就是CPU、内存，还有显卡，它们就像组成水桶的最重要的三块木板，决定了这个水桶的装水上限，当然社长不是说其他配件就无足轻重了，它们也重要，只是重要程度和这仨相比，稍显逊色。
先来说说CPU。用于本地部署的CPU，对频率的要求没那么高，就算是好些年前那种主频只有两点几g的老服务器CPU，也能勉强扛起大旗，跑得动本地模型。那对于本地部署的CPU来说，啥更重要呢？那就是核心数和线程数，而且在这俩里头，核心数又占据主导地位。为啥呢？因为AI在深度学习的训练和推理过程中，会涉及大量的矩阵运算和数据并行处理。核心数越多，它能同时处理的任务和数据块就越多，计算效率自然而然就越高。相比之下，线程数的重要性就稍逊一筹了，当然同等核心数量下，线程数越多越好，比如说同样是16核心，一个32线程，一个24线程，运行同样的模型，一般来说线程数多的，在一定程度上能提高CPU的利用率和任务处理的并发度。根据实际使用经验，一般我们要做本地部署，无论是民用，还是商用，选择的CPU至少得16核心以上，线程数当然是多多益善了。
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一条视频说清楚，deepseek 70B FP16本地部署一位重庆的律师大哥找到社长，让我帮他完成deepseek70B-FP16模型的本地部署，社长才意识到，律师行业要大翻天了，貌似现在deepseek本地部署即将要成为律师的标配了，把卷宗的初步整理交给deepseek，效率高到飞起啊。
这两天有个重庆的律师大哥找到社长，让我协助他完成deepseek 70B模型的本地部署，这其中涉及硬件配置、系统配置和软件安装等一系列工作，并且大哥按照律师的良好习惯给社长付了咨询费。你还别说，我发现律师这个行业对 DeepSeek 的需求，那还真是“刚需中的刚需”啊！
律师大哥先是跟我倒了一番苦水，说在没有 DeepSeek 之前，他们整理卷宗全靠人工，那过程，谁干谁知道啊！就拿他接的建工类案件来说，光合同就几百页，人工完整读完一份合同，耗时相当漫长，而且还特别容易漏项，一不小心就 “功亏一篑”了。但有了 DeepSeek 之后，案件卷宗的初步整理工作，交给人工智能就能 “游刃有余” 地搞定了，整理效率直接坐火箭原地起飞，简直不要太香！
那为啥律师大哥非要做本地部署呢？这就得提到律师行业的特殊性了。他们处理的很多内容都得严格保密，泄密那可是犯大忌的，所以根本没法用云服务来实现人工智能对卷宗的阅读和归纳总结。在这种情况下，对本地部署人工智能模型的需求，那就真刻不容缓了！
社长和律师大哥先确认了一下，这模型是整个律所一起用，还是他个人用。他说主要是自己用，偶尔他老婆可能也会用用。而且大哥一上来就跟我说要部署70b的模型，还指定要 70b fp16 的版本，那语气，那眼神，就差没说“非它不可”了。看得出来，大哥在这事儿上也是研究了很久，做足了功课才来找我的。
说到这儿呢，社长给大伙科普一下70B fp16是什么意思。首先是70B，这个应该很多朋友都清楚了，它指的是参数量，B是英文billion的首字母，就是十亿的意思，70B就是70个10亿，也就是700亿参数的意思，像32B模型，就代表了这个模型有320亿个参数。参数量越大意味着模型的推理能力越强，这就是为什么大家都在追求更高参数量的原因。fp16呢，则代表模型的精度，精度越高，在一些垂直领域就越能“大显身手”，像律师、金融、医药这些行业，就需要这种更专更精的模型，发挥更强的专业领域推理能力。
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