For at køre dybseek -modeller lokalt varierer systemkravene markant baseret på modelstørrelsen og de anvendte kvantiseringsteknikker. Her er de vigtigste specifikationer at overveje:
GPU -krav **
- Modelstørrelse: VRAM -kravene stiger med modelstørrelsen. For eksempel:- 7B Model: Cirka 16 GB VRAM (FP16) eller 4 GB (4-bit kvantisering).
- 16b model: Cirka 37 GB VRAM (FP16) eller 9 GB (4-bit kvantisering).
- 67B Model: Cirka 154 GB VRAM (FP16) eller 38 GB (4-bit kvantisering).
- 236b Model: Kræver omkring 543 GB VRAM (FP16) eller 136 GB (4-bit kvantisering).
- 671B Model: har brug for ca. 1.543 GB VRAM (FP16) eller 386 GB (4-bit kvantisering) [1] [3].
- Anbefalet GPU'er:
- For mindre modeller som 7b og 16b er forbruger GPU'er såsom NVIDIA RTX 4090 egnede.
-Større modeller, især dem over 100 milliarder parametre, kræver typisk GPU'er i datacenterklasse som NVIDIA H100 eller flere high-end forbruger GPU'er i en distribueret opsætning [1] [3].
CPU og RAM -krav **
- Mens specifikke CPU-krav kan variere, anbefales en kraftfuld multi-core-processor at håndtere beregningsbelastningen effektivt. For eksempel er det rapporteret, at dobbelt EPYC CPU'er med betydelige RAM -konfigurationer fungerer godt [7].- RAM: Mindst 64 GB er tilrådeligt for at køre større modeller effektivt, især når man bruger høje parametertællinger, der kræver betydelig hukommelse over hovedet [4] [6].
Opbevaringskrav **
- Tilstrækkelig diskplads er nødvendig for at imødekomme modelfilerne og eventuelle yderligere data, der kræves til behandling. Afhængig af modelstørrelsen kan dette variere fra ti til hundreder af gigabyte.Optimeringsteknikker **
- Brug af lavere præcisionsformater som FP16 eller INT8 kan hjælpe med at reducere VRAM -forbruget uden væsentligt at påvirke ydelsen.- Teknikker som reduktion af batchstørrelser kan også reducere hukommelsesforbruget, men kan påvirke gennemstrømningen [1] [3].
Sammenfattende kræver det at køre dybseek -modeller lokalt omhyggelig overvejelse af GPU -kapaciteter, CPU -strøm, RAM -kapacitet og lagerplads i henhold til den specifikke model, du har til hensigt at implementere.
Citater:[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-model-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-requirements-deepseek-model
[4] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-v3-base/discussioner/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-i/deepseek-r1/discussioner/19
)