【独家首发】百元显卡逆袭记：Tesla M40 24G挑战 66G显存的 SRE-Qwen运维大模型，测完又要涨价了！

2025 年云原生运维实战文档 X 篇原创计划 第 08 篇 ｜AI 最佳实战「2025」系列 第 06 篇

你好，我是术哥，云原生开源技术布道者：KubeSphere Ambassador、Milvus 北辰使者。很高兴在「运维有术」与你相遇。

🔥 重磅消息！上期的文章 【独家揭秘】百元级"垃圾卡"竟能媲美万元RTX？M40+QwQ-32B组合让AI大佬都惊呆了！ 在AI圈内引发了巨大反响！短短4天阅读量突破6000+，创下历史新高！这个数据证明了一个事实：低成本部署AI大模型的需求确实存在，而且非常强烈！

m40-qwq-data

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众多读者在评论区热切留言：能否用这张神奇的显卡挑战更强大的模型？特别是最新发布的运维界"重量级选手" DeepSeek-R1-Distill-SRE-Qwen-32B！

作为一名深耕云原生和AI运维实战的技术博主，同时也是拥有十几年运维经验的老兵，我深知这个需求的迫切性。是时候给大家带来一场更震撼的实测了！

今天，我将为大家揭秘：这张从百元神卡一跃成为千元香饽饽（价格暴涨2倍）的 Tesla M40 24G，能否驾驭号称"运维界GPT"的 DeepSeek-R1-Distill-SRE-Qwen-32B？让我们一起见证这场低成本AI革命的又一个重要时刻！🚀

1. DeepSeek-R1-Distill-SRE-Qwen-32B 是什么？

DeepSeek-R1-Distill-SRE-Qwen 是腾讯的技术大佬，刘天斯 ，于 2025-03-02 发布的基于DeepSeek-R1 的SRE领域大模型。

DeepSeek-R1-Distill-SRE-Qwen-32B-INT8-release

DeepSeek-R1-Distill-SRE-Qwen-32B-INT8-release

DeepSeek-R1-Distill-SRE-Qwen-32B-INT8 号称是行业首个公开的运维大模型，基于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 模型进一步微调的专业化混合精度的 8-bit 量化大语言模型，专为 运维 与 站点可靠性工程（SRE） 场景优化。

该模型继承了 DeepSeek-R1 系列强大的推理能力，通过使用 ahmedgongi/Devops_LLM 数据集进行领域微调，显著提升了在以下任务中的实用性。

同时，发布方也考虑了算力不足的场景，同时发布了小模型 7B版本：https://www.modelscope.cn/models/phpcool/DeepSeek-R1-Distill-SRE-Qwen-7B

该模型适用于企业级系统管理、云原生运维平台开发等场景，为智能运维领域提供了兼顾性能与成本的高效解决方案。

1.1 模型细节

• 基础模型: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
• 微调数据集: ahmedgongi/Devops_LLM
• 量化: 8-bit INT8（线性层权重），FP16（Embeddings、LayerNorm 等）
• 兼容框架: bitsandbytes、vLLM、SGLang
• 推荐硬件: NVIDIA GPU（支持 CUDA），推荐建议 48GB*2+ VRAM 以加载完整模型

1.2 使用场景

• 自动化运维: 生成脚本、配置管理。
• 系统监控: 分析指标、生成告警规则。
• 故障排查: 日志解析、根因分析。

该模型在运维场景中表现出色，尤其适合需要快速响应和资源优化的企业级应用。

1.3 免责声明

一定要看，一定要注意！！！

由于语言模型的特性，模型生成的内容可能包含幻觉或者歧视性言论，请谨慎使用本模型生成的内容。

如果要公开使用或商用该模型服务，请注意服务方需承担由此产生的不良影响或有害言论的责任，本项目开发者不承担任何由使用本项目（包括但不限于数据、模型、代码等）导致的危害或损失。

2. 制作 Ollama 模型

模型发布者只提供了 32B 的 INT8 版本，完整模型文件大约 66G，官网推荐建议使用 SGLang 框架 48GB*2+ VRAM 运行完整模型。

由于本人只有一块儿 24G的 M40，无法使用 vLLM 和 SGLang，部署完整版模型。

只能用 Ollama 体验一下，结果发现官网目前尚未提供对应的 Models。

只能自己动手将原始权重文件转化为 GGUF 格式并进行 Q4 量化，大概过程如下：

Step1：下载模型

$ mkdir -p /data/llm/modelscope/DeepSeek-R1-Distill-SRE-Qwen-32B-INT8  
$ modelscope download --model phpcool/DeepSeek-R1-Distill-SRE-Qwen-32B-INT8 --local_dir /data/llm/modelscope/DeepSeek-R1-Distill-SRE-Qwen-32B-INT8

Step2：转化模型格式

$ python llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py /data/llm/modelscope/DeepSeek-R1-Distill-SRE-Qwen-32B-INT8 --verbose

Step3：量化模型

$ llama-quantize /data/modelscope/DeepSeek-R1-Distill-SRE-Qwen-32B-INT8/DeepSeek-R1-Distill-SRE-Qwen-32B-INT8-F16.gguf /data/modelscope/DeepSeek-R1-Distill-SRE-Qwen-32B-INT8/DeepSeek-R1-Distill-SRE-Qwen-32B-INT8-Q4_0.gguf q4_0

Step4：制作 Ollama 可用镜像

$ ollama create deepseek-r1-sre-qwen:32b -f /data/modelscope/DeepSeek-R1-Distill-SRE-Qwen-32B-INT8/Modelfile

小贴士：没条件自己制作镜像的读者，可以直接下载我做好的 Ollama 镜像

链接：https://pan.quark.cn/s/c3d63600b755

3. 实测案例

Ollama 模型制作完成后，我们问几个常见的运维问题测试一下效果（为了还原真实感，测试视频保留原始时长并未做加速处理）。

案例一：Linux 运维

问题： 你是一位资深运维专家，分析以下日志并定位可能的故障原因：'2025-2-10 12:00:00 ERROR: Disk I/O timeout'。

案例二：Nginx 运维

问题： 你是一位资深运维专家，分析以下日志并定位可能的故障原因：connect() failed (111: Connection refused) while connecting to upstream

案例三：k8s 问题

问题： 你是一位资深运维专家，分析以下日志并定位可能的故障原因：0/3 nodes are available: 3 Insufficient cpu (Requested: 2000m, Free: 1000m).

这个问题回答的效果还可以。

案例四：生成自动化运维脚本

任务： 你是一位资深运维专家，写一个 mysql5.7 单节点容器化自动化部署脚本

4. 测评结论

💡 惊人发现：平民玩家的"曲线救国"之路！

经过一整天的深度实测，我不得不说一个出人意料的结论：通过Q4量化压缩后的模型，在性能表现上确实出现了一些"有趣"的现象：

✅ K8s场景表现亮眼：在容器编排场景下，模型展现出接近原生水平的专业素养，这让我看到了普及大模型的希望！

❓ 其他场景略显遗憾：在Linux和Nginx运维等传统场景中，模型表现略逊预期。但请注意，这很可能是量化压缩的"代价"，而不是模型本身的问题。

🎯 重要提醒： 如果预算充足的朋友，强烈建议直接上96GB显存的完整版！我个人预测：满血版本在这些场景下的表现，很可能会带来颠覆性惊喜！