Om de diepe modellen lokaal uit te voeren, variëren de systeemvereisten aanzienlijk op basis van de modelgrootte en de gebruikte kwantisatietechnieken. Hier zijn de belangrijkste specificaties om te overwegen:
GPU -vereisten **
- Modelgrootte: de VRAM -vereisten nemen toe met de modelgrootte. Bijvoorbeeld:- 7B Model: ongeveer 16 GB VRAM (FP16) of 4 GB (4-bit kwantisatie).
- 16B Model: ongeveer 37 GB VRAM (FP16) of 9 GB (4-bit kwantisatie).
- 67B Model: ongeveer 154 GB VRAM (FP16) of 38 GB (4-bit kwantisatie).
- 236B Model: vereist ongeveer 543 GB VRAM (FP16) of 136 GB (4-bit kwantisatie).
- 671b Model: heeft ongeveer 1.543 GB VRAM (FP16) of 386 GB (4-bit kwantisatie) [1] [3] nodig.
- Aanbevolen GPU's:
- Voor kleinere modellen zoals de 7B en 16B zijn consumenten GPU's zoals de NVIDIA RTX 4090 geschikt.
-Grotere modellen, met name die meer dan 100 miljard parameters, vereisen meestal GPU's van datacenter-grade GPU's zoals de NVIDIA H100 of meerdere high-end consumenten GPU's in een gedistribueerde opstelling [1] [3].
CPU en RAM -vereisten **
- Hoewel specifieke CPU-vereisten kunnen variëren, wordt een krachtige multi-core processor aanbevolen om de rekenbelasting effectief te verwerken. Er is bijvoorbeeld gemeld dat dubbele EPYC CPU's met aanzienlijke RAM -configuraties goed presteren [7].- RAM: een minimum van 64 GB is raadzaam voor het efficiënt uitvoeren van grotere modellen, vooral bij het gebruik van hoge parameters die een significante geheugenoverheadkosten vereisen [4] [6].
opslagvereisten **
- Er is voldoende schijfruimte nodig om de modelbestanden en eventuele aanvullende gegevens voor de verwerking aan te passen. Afhankelijk van de modelgrootte kan dit variëren van tientallen tot honderden gigabytes.Optimalisatietechnieken **
- Het gebruik van lagere precisieformaten zoals FP16 of INT8 kan helpen VRAM -verbruik te verminderen zonder de prestaties aanzienlijk te beïnvloeden.- Technieken zoals het verminderen van batchgroottes kunnen ook het geheugengebruik verminderen, maar kunnen de doorvoer beïnvloeden [1] [3].
Samenvattend vereist het uitvoeren van Deepseek -modellen lokaal zorgvuldig rekening houden met GPU -mogelijkheden, CPU -stroom, RAM -capaciteit en opslagruimte volgens het specifieke model dat u van plan bent te implementeren.
Citaten:[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-requirements-deepseek-models
[4] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3-base/discussions/56
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
[6] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-the-deepseek-coder-v2-intruct/78825493
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[8] https://digialps.com/run-deepseek-r1-locally-a-full-guide-my-honest-review--of-this-free-openai-alternative/