本文为您详细介绍 具体的AI本地化知识库部署材料清单是什么？以及对硬性要求

本文为您详细介绍 具体的AI本地化知识库部署材料清单是什么？以及对硬性要求

AI 本地化知识库部署材料清单包括硬件和软件两方面，对硬件配置和软件环境也有一定的硬性要求。以下是具体介绍：

硬件材料清单及硬性要求

• CPU：开发测试若使用 7B 模型，4 核（Intel i5+）即可；生产环境中 7B 模型建议 8 核（Intel Xeon/E5+），67B 模型则需 16 核（AMD EPYC/Intel Xeon）。若纯 CPU 运行，需使用 GGUF 量化格式（如 Q4_K_M），且 67B 模型不推荐纯 CPU 运行，速度极慢。

• 内存：开发测试 7B 模型需 16GB DDR4，生产环境 7B 模型建议 32GB DDR4，67B 模型则需要 64GB+ DDR4 ECC。

• GPU：可选，若单卡 GPU 运行，生产环境中等规模知识库推荐 NVIDIA RTX 3060（12GB）可处理 7B（4 - bit 量化）模型，NVIDIA RTX 4090（24GB）可对 7B 模型非量化运行，NVIDIA A10G（24GB）适合 7B 全精度 / 13B 量化及云部署。大模型（67B+）单机部署强制要求多卡 GPU，如 2×NVIDIA A100 80GB + NVLink。

• 存储：开发测试 7B 模型需 256GB SSD（系统 + 模型），生产环境 7B 模型建议 512GB NVMe SSD，67B 模型则需 1TB NVMe SSD + 扩展存储。还需考虑 MySQL 数据和 Redis 缓存的存储，每百万条 MySQL 记录约占 2GB，Redis 缓存建议分配 4GB+，可根据对话历史量调整。

• 网络：一般需千兆网卡，生产环境若为大模型且对网络要求较高，可选择万兆网卡（可选）。

软件材料清单及硬性要求

• 操作系统：通常 Windows 10/11 或 Linux（推荐 Ubuntu）等主流操作系统均可，具体需根据所选模型和工具的兼容性确定。

• 模型：常见的如 DeepSeek 模型，可根据需求选择合适版本，如 DeepSeek - 7B、DeepSeek - R1:8B、DeepSeek - R1:14B 等，推荐下载 8B/14B 参数的量化版本，可通过 HuggingFace 或官方渠道获取。

• 运行工具：Ollama 是常用工具，可用于本地部署 DeepSeek 等模型，支持 CPU/GPU 混合计算和模型版本管理，可从官网下载对应操作系统版本进行安装。

• 知识库工具：如 AntSK，是开源的本地知识库工具，支持多种文件格式的向量化处理和智能问答。需通过 Git 克隆仓库，安装依赖，命令为 “pip install -r requirements.txt”。

• 嵌入模型：如 BAAI/bge - m3 等，用于将文档向量化，部分知识库工具会自带嵌入模型，也可根据需要自行配置。

• 其他：部分知识库搭建可能还会用到 Docker，用于容器化部署相关服务，如 Open WebUI 可通过 Docker - compose 启动。若使用 Open WebUI，还需提前安装 Git，用于克隆仓库。