Για να εκτελέσετε μοντέλα Deepseek τοπικά, οι απαιτήσεις του συστήματος ποικίλλουν σημαντικά με βάση το μέγεθος του μοντέλου και τις χρησιμοποιούμενες τεχνικές ποσοτικοποίησης. Ακολουθούν οι βασικές προδιαγραφές που πρέπει να ληφθούν υπόψη:
απαιτήσεις GPU **
- Μέγεθος μοντέλου: Οι απαιτήσεις VRAM αυξάνονται με το μέγεθος του μοντέλου. Για παράδειγμα:- Μοντέλο 7Β: Περίπου 16 GB VRAM (FP16) ή 4 GB (ποσοτικοποίηση 4-bit).
- 16b Μοντέλο: Περίπου 37 GB VRAM (FP16) ή 9 GB (ποσοτικοποίηση 4-bit).
- 67B Μοντέλο: Περίπου 154 GB VRAM (FP16) ή 38 GB (ποσοτικοποίηση 4-bit).
- 236b Μοντέλο: Απαιτεί περίπου 543 GB VRAM (FP16) ή 136 GB (ποσοτικοποίηση 4-bit).
- 671B Μοντέλο: Χρειάζεται περίπου 1.543 GB VRAM (FP16) ή 386 GB (ποσοτικοποίηση 4-bit) [1] [3].
- Συνιστώμενες GPU:
- Για μικρότερα μοντέλα όπως το 7b και το 16b, οι καταναλωτές GPU, όπως το NVIDIA RTX 4090, είναι κατάλληλες.
-Τα μεγαλύτερα μοντέλα, ιδιαίτερα εκείνα πάνω από 100 δισεκατομμύρια παραμέτρους, απαιτούν συνήθως GPU κεντρικού βαθμού, όπως οι GPUs NVIDIA H100 ή πολλαπλές καταναλωτές υψηλής ποιότητας σε κατανεμημένη εγκατάσταση [1] [3].
Απαιτήσεις CPU και RAM **
- Ενώ οι συγκεκριμένες απαιτήσεις CPU μπορούν να ποικίλουν, συνιστάται ένας ισχυρός επεξεργαστής πολλαπλών πυρήνων για την αποτελεσματική χειρισμό του υπολογιστικού φορτίου. Για παράδειγμα, έχουν αναφερθεί διπλά CPU EPYC με σημαντικές διαμορφώσεις RAM για να αποδίδουν καλά [7].- RAM: Ένα ελάχιστο 64 GB είναι σκόπιμο για την αποτελεσματική εκτέλεση μεγαλύτερων μοντέλων, ειδικά όταν χρησιμοποιείτε υψηλές μετρήσεις παραμέτρων που απαιτούν σημαντική επιβάρυνση μνήμης [4] [6].
Απαιτήσεις αποθήκευσης **
- Απαιτείται επαρκής χώρος στο δίσκο για την προσαρμογή των αρχείων μοντέλων και τυχόν πρόσθετα δεδομένα που απαιτούνται για την επεξεργασία. Ανάλογα με το μέγεθος του μοντέλου, αυτό θα μπορούσε να κυμαίνεται από δεκάδες έως εκατοντάδες gigabytes.Τεχνικές βελτιστοποίησης **
- Χρησιμοποιώντας μορφές χαμηλότερης ακρίβειας όπως το FP16 ή το INT8 μπορεί να συμβάλει στη μείωση της κατανάλωσης VRAM χωρίς να επηρεάζει σημαντικά την απόδοση.- Οι τεχνικές όπως η μείωση των μεγεθών παρτίδων μπορούν επίσης να μειώσουν τη χρήση μνήμης, αλλά μπορεί να επηρεάσουν τη διακίνηση [1] [3].
Συνοπτικά, η εκτέλεση μοντέλων Deepseek σε τοπικό επίπεδο απαιτεί προσεκτική εξέταση των δυνατοτήτων GPU, της ισχύος CPU, της χωρητικότητας RAM και του χώρου αποθήκευσης σύμφωνα με το συγκεκριμένο μοντέλο που σκοπεύετε να αναπτύξετε.
Αναφορές:[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-thepseek-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-ny-honest-review-of-free-openai-alternative/