Pentru a rula modele Deepseek la nivel local, cerințele sistemului variază semnificativ în funcție de dimensiunea modelului și de tehnicile de cuantificare utilizate. Iată specificațiile cheie de luat în considerare:
Cerințe GPU **
- Dimensiunea modelului: Cerințele VRAM cresc odată cu dimensiunea modelului. De exemplu:- Model 7B: aproximativ 16 GB VRAM (FP16) sau 4 GB (cuantificare pe 4 biți).
- Model 16b: în jur de 37 GB VRAM (FP16) sau 9 GB (cuantificare pe 4 biți).
- Model 67B: aproximativ 154 GB VRAM (FP16) sau 38 GB (cuantificare pe 4 biți).
- Model 236B: necesită aproximativ 543 GB VRAM (FP16) sau 136 GB (cuantificare pe 4 biți).
- Model 671B: are nevoie de aproximativ 1.543 GB VRAM (FP16) sau 386 GB (cuantificare 4 biți) [1] [3].
- GPU -uri recomandate:
- Pentru modele mai mici, cum ar fi 7B și 16B, GPU -urile de consum, cum ar fi NVIDIA RTX 4090, sunt potrivite.
-Modele mai mari, în special cei de peste 100 de miliarde de parametri, necesită de obicei GPU-uri de grad de date de date, precum NVIDIA H100 sau mai multe GPU-uri de înaltă calitate pentru consumatori într-o configurație distribuită [1] [3].
CERINȚE CPU și RAM **
- În timp ce cerințele specifice ale procesorului pot varia, este recomandat un procesor puternic multi-core pentru a gestiona eficient sarcina de calcul. De exemplu, procesoarele EPYC duble cu configurații RAM substanțiale au fost raportate pentru a performa bine [7].- RAM: este de minimum 64 GB să ruleze modele mai mari în mod eficient, în special atunci când se utilizează un număr mare de parametri care solicită o memorie semnificativă semnificativă [4] [6].
Cerințe de stocare **
- Este necesar un spațiu suficient de disc pentru a se adapta fișierelor model și a oricăror date suplimentare necesare pentru procesare. În funcție de dimensiunea modelului, acest lucru ar putea varia de la zeci la sute de gigabyte.Tehnici de optimizare **
- Utilizarea unor formate de precizie mai mică precum FP16 sau INT8 poate ajuta la reducerea consumului de VRAM fără a avea un impact semnificativ asupra performanței.- Tehnici precum reducerea dimensiunilor lotului pot scădea, de asemenea, utilizarea memoriei, dar pot afecta randamentul [1] [3].
În rezumat, rularea modelelor Deepseek necesită la nivel local o examinare atentă a capacităților GPU, a puterii CPU, a capacității RAM și a spațiului de stocare în funcție de modelul specific pe care intenționați să îl implementați.
Citări:[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-epseek-models
[4] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3-base/discussions/56
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-epseek-r1
[6] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-the-deepseek-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-lonest-review-of-this-fre-openai-alternative/