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DeepSeekモデルをローカルに実行するためのシステム要件は何ですか


deepseekモデルをローカルに実行するには、システムの要件は、モデルサイズと使用される量子化技術によって大きく異なります。考慮すべき重要な仕様は次のとおりです。

GPU要件**

- モデルサイズ:VRAM要件は、モデルサイズとともに増加します。例えば:
-7Bモデル:約16 GB VRAM(FP16)または4 GB(4ビット量子化)。
-16Bモデル:約37 GB VRAM(FP16)または9 GB(4ビット量子化)。
-67Bモデル:約154 GB VRAM(FP16)または38 GB(4ビット量子化)。
-236Bモデル:約543 GB VRAM(FP16)または136 GB(4ビット量子化)が必要です。
-671Bモデル:約1,543 GB VRAM(FP16)または386 GB(4ビット量子化)[1] [3]が必要です。

- 推奨GPU:
-7Bや16Bなどの小さなモデルの場合、NVIDIA RTX 4090などの消費者GPUが適しています。
- より大きなモデル、特に1000億を超えるパラメーターには、通常、分散セットアップ[1] [3]で、NVIDIA H100または複数のハイエンド消費者GPUなどのデータセンターグレードGPUが必要です。

CPUおよびRAM要件**

- 特定のCPU要件はさまざまですが、計算負荷を効果的に処理するために強力なマルチコアプロセッサが推奨されます。たとえば、実質的なRAM構成を伴うデュアルEPYC CPUは、うまく機能することが報告されています[7]。
-RAM:特に重要なメモリオーバーヘッドを必要とする高いパラメーターカウントを使用する場合、最低64 GBを効率的に実行するには推奨されます[4] [6]。

###ストレージ要件**
- モデルファイルと処理に必要な追加データに対応するには、十分なディスクスペースが必要です。モデルサイズに応じて、これは数十から数百ギガバイトの範囲です。

###最適化テクニック**
-FP16やINT8などの低精度形式を使用すると、パフォーマンスに大きな影響を与えることなくVRAMの消費を削減できます。
- バッチサイズの削減などの手法もメモリの使用量を減らすことができますが、スループットに影響を与える可能性があります[1] [3]。

要約すると、DeepSeekモデルをローカルに実行するには、展開する特定のモデルに従って、GPU機能、CPUパワー、RAM容量、およびストレージスペースを慎重に検討する必要があります。

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引用:
[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-theepseek-coder-v2-instruct/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-free-openai-alternative/