لتشغيل نماذج Deepseek محليًا ، تختلف متطلبات النظام بشكل كبير بناءً على حجم النموذج وتقنيات القياس المستخدمة. فيما يلي المواصفات الرئيسية التي يجب مراعاتها:
متطلبات GPU **
- حجم النموذج: تزيد متطلبات VRAM مع حجم النموذج. على سبيل المثال:- طراز 7B: حوالي 16 جيجابايت VRAM (FP16) أو 4 جيجابايت (كمية 4 بت).
- نموذج 16B: حوالي 37 جيجابايت VRAM (FP16) أو 9 جيجابايت (كمية 4 بت).
- نموذج 67B: حوالي 154 جيجابايت VRAM (FP16) أو 38 جيجابايت (كمية 4 بت).
- نموذج 236B: يتطلب حوالي 543 جيجابايت VRAM (FP16) أو 136 جيجابايت (كمية 4 بت).
- نموذج 671 ب: يحتاج إلى حوالي 1543 جيجابايت VRAM (FP16) أو 386 جيجابايت (كمية 4 بت) [1] [3].
- وحدات معالجة الرسومات الموصى بها:
- بالنسبة للنماذج الأصغر مثل 7B و 16B ، فإن وحدات معالجة الرسومات المستهلك مثل NVIDIA RTX 4090 مناسبة.
-تتطلب النماذج الكبيرة ، وخاصة تلك التي تزيد عن 100 مليار معلمة ، وحدات معالجة رسمية من فئة البيانات مثل NVIDIA H100 أو وحدات معالجة الرسومات المستهلك المتطورة المتعددة في إعداد موزع [1] [3].
متطلبات وحدة المعالجة المركزية وذاكرة الوصول العشوائي **
- في حين يمكن أن تختلف متطلبات وحدة المعالجة المركزية المحددة ، يوصى بمعالج قوي متعدد النواة للتعامل مع الحمل الحسابي بفعالية. على سبيل المثال ، تم الإبلاغ عن أداء وحدات المعالجة المركزية لـ EPYC المزدوجة مع تكوينات RAM كبيرة لأداء جيد [7].- ذاكرة الوصول العشوائي: يُنصح بحد أدنى 64 جيجابايت لتشغيل نماذج أكبر بكفاءة ، خاصة عند استخدام تعدادات معلمة عالية تتطلب النفقات العامة للذاكرة [4] [6].
متطلبات التخزين **
- مساحة قرص كافية ضرورية لاستيعاب ملفات النماذج وأي بيانات إضافية مطلوبة للمعالجة. اعتمادًا على حجم النموذج ، يمكن أن يتراوح هذا من عشرات إلى مئات جيجابت.تقنيات التحسين **
- يمكن أن يساعد استخدام تنسيقات دقة أقل مثل FP16 أو Int8 في تقليل استهلاك VRAM دون التأثير بشكل كبير على الأداء.- يمكن أن تقلل تقنيات مثل تقليل أحجام الدُفعة أيضًا من استخدام الذاكرة ولكنها قد تؤثر على الإنتاجية [1] [3].
باختصار ، يتطلب تشغيل نماذج Deepseek محليًا دراسة متأنية لقدرات GPU ، وقوة وحدة المعالجة المركزية ، وسعة ذاكرة الوصول العشوائي ، ومساحة التخزين وفقًا للنموذج المحدد الذي تنوي نشره.
الاستشهادات:[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-models-in-2025
[2] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1i6ggyh/got_deepseek_r1_running_locally_full_setup_guide/
[3] https://apxml.com/posts/system-requireements-deepeek-models
[4] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepseek-v3-base/discuss/56
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
[6] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-the-deepseek-coder-v2-instruct/78825493
[7] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepeek-r1/discussions/19
[8]