Um Deepseek -Modelle lokal auszuführen, variieren die Systemanforderungen aufgrund der Modellgröße und der verwendeten Quantisierungstechniken erheblich. Hier sind die wichtigsten Spezifikationen zu berücksichtigen:
GPU -Anforderungen **
- Modellgröße: Die VRAM -Anforderungen steigen mit der Modellgröße. Zum Beispiel:- 7B-Modell: ungefähr 16 GB VRAM (FP16) oder 4 GB (4-Bit-Quantisierung).
- 16B-Modell: ca. 37 GB VRAM (FP16) oder 9 GB (4-Bit-Quantisierung).
- 67B Modell: ca. 154 GB VRAM (FP16) oder 38 GB (4-Bit-Quantisierung).
- 236B Modell: Erfordert etwa 543 GB VRAM (FP16) oder 136 GB (4-Bit-Quantisierung).
- 671B Modell: benötigt ungefähr 1.543 GB VRAM (FP16) oder 386 GB (4-Bit-Quantisierung) [1] [3].
- Empfohlener GPUs:
- Für kleinere Modelle wie die 7B und 16B sind Verbraucher -GPUs wie die NVIDIA RTX 4090 geeignet.
-Größere Modelle, insbesondere über 100 Milliarden Parameter, erfordern in einem verteilten Setup in der Regel GPUs der Rechenzentrumsgrade wie den NVIDIA H100 oder mehrere High-End-Verbraucher-GPUs [1] [3].
CPU- und RAM -Anforderungen **
- Während bestimmte CPU-Anforderungen variieren können, wird ein leistungsstarker Multi-Core-Prozessor empfohlen, um die Rechenlast effektiv zu verarbeiten. Zum Beispiel wurde berichtet, dass ein Dual -EPYC -CPUs mit erheblichen RAM -Konfigurationen gut abschneiden [7].- RAM: Mindestens 64 GB sind ratsam, um größere Modelle effizient auszuführen, insbesondere bei Verwendung hoher Parameterzahlen, die einen signifikanten Speicheraufwand erfordern [4] [6].
Speicheranforderungen **
- Ein ausreichender Speicherplatz ist erforderlich, um die Modelldateien und alle für die Verarbeitung erforderlichen zusätzlichen Daten aufzunehmen. Abhängig von der Modellgröße kann dies von Zehn bis Hunderten von Gigabyte reichen.Optimierungstechniken **
- Die Verwendung niedrigerer Präzisionsformate wie FP16 oder INT8 kann dazu beitragen, den VRAM -Verbrauch zu verringern, ohne die Leistung erheblich zu beeinflussen.- Techniken wie die Reduzierung der Stapelgrößen können auch den Speicherverbrauch verringern, können jedoch den Durchsatz beeinflussen [1] [3].
Zusammenfassend erfordert das Ausführen von Deepseek -Modellen vor Ort eine sorgfältige Berücksichtigung der GPU -Funktionen, der CPU -Leistung, der RAM -Kapazität und des Speicherplatzes gemäß dem spezifischen Modell, das Sie bereitstellen möchten.
Zitate:[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-peepseek-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-leepseek-models
[4] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3-base/discussions/56
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-teepseek-r1
[6] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-thepeepseek-coder-v2-instruct/78825493
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[8] https://digialps.com/run-teepseek-r1-locally-aful-guide-my-honest-review-of-this-free-openai-alternative/