Deepseek -malleja paikallisesti, järjestelmävaatimukset vaihtelevat merkittävästi mallin koon ja käytettyjen kvantisointitekniikoiden perusteella. Tässä ovat keskeiset eritelmät, jotka on otettava huomioon:
GPU -vaatimukset **
- Mallin koko: VRAM -vaatimukset kasvavat mallikokoon. Esimerkiksi:- 7B-malli: noin 16 Gt VRAM (FP16) tai 4 Gt (4-bittinen kvantisointi).
- 16B-malli: noin 37 Gt VRAM (FP16) tai 9 Gt (4-bittinen kvantisointi).
- 67b malli: noin 154 Gt VRAM (FP16) tai 38 Gt (4-bittinen kvantisointi).
- 236B-malli: vaatii noin 543 Gt VRAM (FP16) tai 136 Gt (4-bittinen kvantisointi).
- 671b-malli: tarvitsee noin 1 543 Gt VRAM (FP16) tai 386 Gt (4-bittinen kvantisointi) [1] [3].
- Suositeltu GPU:
- Pienemmille malleille, kuten 7b ja 16b, kuluttajien GPU: t, kuten NVIDIA RTX 4090, ovat sopivia.
-Suuremmat mallit, etenkin yli 100 miljardia parametria, vaativat tyypillisesti datakeskuksen GPU: t, kuten NVIDIA H100 tai useita huippuluokan kuluttaja-GPU: t hajautetussa asennuksessa [1] [3].
CPU- ja RAM -vaatimukset **
- Vaikka erityiset suorittimen vaatimukset voivat vaihdella, suositellaan tehokasta moniytimistä prosessoria laskennallisen kuormituksen tehokkaasti. Esimerkiksi kaksois EPYC -suorittimet, joissa on merkittäviä RAM -kokoonpanoja, on ilmoitettu toimivan hyvin [7].- RAM: Vähintään 64 Gt on suositeltavaa suurempien mallien suorittamiselle tehokkaasti, varsinkin kun käytetään korkeaa parametrimäärää, jotka vaativat merkittävää muistin yleiskustannusta [4] [6].
Tallennusvaatimukset **
- Riittävä levytila on välttämätöntä mallitiedostojen ja prosessointiin tarvittavien lisätietojen mukauttamiseksi. Mallin koosta riippuen tämä voi vaihdella kymmenistä satoihin gigatavuihin.Optimointitekniikat **
- Pienempien tarkkuusmuotojen, kuten FP16 tai INT8, hyödyntäminen voi auttaa vähentämään VRAM -kulutusta vaikuttamatta merkittävästi suorituskykyyn.- Tekniikat, kuten eräkokojen pelkistäminen, voivat myös vähentää muistin käyttöä, mutta voivat vaikuttaa läpimenoon [1] [3].
Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepseek -mallien suorittaminen paikallisesti vaatii GPU -ominaisuuksien, prosessorin voiman, RAM -kapasiteetin ja tallennustilan huolellisen tarkastelun tietyn mallin mukaan, jonka aiot ottaa käyttöön.
Viittaukset:.
.
[3] https://apxml.com/posts/system-requirents-deepseek-models
.
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirents-deepseek-r1
.
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deeptseek-r1/discussions/19
.