公司想搞本地化算力部署 deepseek coder v2 给技术用,听到 AMD 锐龙 AI Halo 也不算贵,可行么

6 月 16 日
 cheman

AMD 锐龙 AI Halo 2.7w rmb ,现在每月花在 token 上的钱其实感觉是蛮多的,有这样的一个方向性的想法,不知道会有什么坑,或者问题,有人懂么,专业点的看法。

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36 条回复
afkool
6 月 16 日
要是我的公司就公司自己开 pro20 。。
javalaw2010
6 月 16 日
按照现在的说法,这玩意儿是上古模型了吧,部署这玩意儿干啥,形成不了生产力的话不就是在浪费钱吗
xtreme1
6 月 16 日
halo 主要是算力低 encode prefill 都很慢
其次也没涨到这么贵

这个规模的模型能不能满足你需求, 可以先租赁个云算力试一下
sentinelK
6 月 16 日
1 、这个模型真的能符合你的需求吗?
2 、这个设备是统一内存,所以速度非常感人。你能忍受你每轮对话 1 分钟 AI 才吐字,10 分钟给你改一行代码吗?如果能忍你就可以冲。
zhangaugust
6 月 16 日
这模型也太老了吧
ntdll
6 月 16 日
你先买 100 块钱的这个模型 API ,给你的技术用一下,然后听听他的反馈,你就知道答案了。如果你都找不到这个模型的购买,那么答案你应该也已经知道了。
cheman
6 月 16 日
@javalaw2010 谢谢解答。感觉 deepseek v4 pro 好像不太现实,或者 部署 deepseek v4 flash 比 deepseek coder v2 更好?或者有什么更好的模型推荐或者硬件搭配方案?
cheman
6 月 16 日
@ntdll 谢谢解答。
op351
6 月 16 日
现阶段本地部署除了能保证 100%数据隐私合规可控,有什么其他优势?
而且真要合规的话和国内算力或者模型提供商签正规合同就好了,写好条款保证不收集任何数据。
fcten
6 月 16 日
H20 整机大概 200 万,可以部署几乎所有的顶级开源模型了(如果不是全部的话)。这些钱如果用来采购 claude 的 api ,大概也就够十来个人的部门烧 2 个月。

实在要省钱,RTX PRO 6000 也行,整机估计 100 万吧。AMD AI Halo 这种消费级产品也就个人玩玩,公司还是算了吧。
cheman
6 月 16 日
@op351 是的,我们的出发点还是钱的问题,因为每月也花 5-8K 在这上面,如果更便宜的话,是有点心动做本地化的
cheman
6 月 16 日
@fcten 嗯嗯,谢谢你专业的解答,给到我具体的价位,现在有了大致清晰的认知。
cheman
6 月 16 日
@sentinelK 确实要把这想法放放了
jackOff
6 月 16 日
裁员一个员工经费不就有了?一个月才几千费用,总比一个员工上万工资支出好吧
emberzhang
6 月 16 日
小公司比较合适的目前看来就是 deepseek-v4-flash 才能用且基本够用。但编程需要长上下文,要上下文满载 + 多用户并发还不慢的,性能要求可不低。2.7w 也就一台 GB10 的成本 ,肯定是不够的
xiaomushen
6 月 16 日
这模型的 code 能力,远弱于 qwen3.6 27b
xiaomushen
6 月 16 日
@fcten 合规使用 Claude ,确实贵得要命。而且在国内,就算合规使用,也是带些中间灰色环节的
jimrok
6 月 16 日
先放一放,国产模型刚迈过可用的阶段,后续迭代可能要加速,建议还是找云端供应商,例如租火山或者腾讯的服务,自己建未必便宜。而且算卡的折旧会很快,3 年估计你的算卡就不值钱了。
cheman
6 月 16 日
@jimrok ok,ok,ok ,放下这个想法了,非常感谢
Lax
6 月 16 日
token 使用是要分级别的。编码和架构设计肯定是用最新的模型。而一些流程性和概括文档之类的任务则可以使用简单模型。
作为一个老运维,看到的事情根本就不是直接去搞替换,而是先考虑怎么分层次做好 token 预算管理、用量监控、使用规范。至于要不要自建以及自建什么模型,到时候都是水到渠成的事。
现在搞 GPU/token 算力,跟以前堆 CPU 内存这些资源是基本一样的。公有云刚发展的时代,自建服务器尚且有些生存空间。现在自建 GPU 算力的风险比以前高不少,搞本地部署除非有其它原因比如所谓的数据隐私

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