Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Apa persyaratan sistem untuk menjalankan model Deepseek secara lokal


Apa persyaratan sistem untuk menjalankan model Deepseek secara lokal


Untuk menjalankan model Deepseek secara lokal, persyaratan sistem bervariasi secara signifikan berdasarkan ukuran model dan teknik kuantisasi yang digunakan. Berikut adalah spesifikasi utama yang perlu dipertimbangkan:

Persyaratan GPU **

- Ukuran model: Persyaratan VRAM meningkat dengan ukuran model. Misalnya:
- Model 7B: Sekitar 16 GB VRAM (FP16) atau 4 GB (kuantisasi 4-bit).
- Model 16B: sekitar 37 GB VRAM (FP16) atau 9 GB (kuantisasi 4-bit).
- Model 67B: Sekitar 154 GB VRAM (FP16) atau 38 GB (kuantisasi 4-bit).
- Model 236B: Membutuhkan sekitar 543 GB VRAM (FP16) atau 136 GB (kuantisasi 4-bit).
- 671B Model: Membutuhkan sekitar 1.543 GB VRAM (FP16) atau 386 GB (kuantisasi 4-bit) [1] [3].

- GPU yang direkomendasikan:
- Untuk model yang lebih kecil seperti 7B dan 16B, GPU konsumen seperti NVIDIA RTX 4090 cocok.
-Model yang lebih besar, terutama yang lebih dari 100 miliar parameter, biasanya memerlukan GPU kelas pusat data seperti NVIDIA H100 atau beberapa GPU konsumen kelas atas dalam pengaturan terdistribusi [1] [3].

persyaratan CPU dan RAM **

- Sementara persyaratan CPU spesifik dapat bervariasi, prosesor multi-core yang kuat disarankan untuk menangani beban komputasi secara efektif. Misalnya, CPU EPYC ganda dengan konfigurasi RAM substansial telah dilaporkan berkinerja baik [7].
- RAM: Minimal 64 GB disarankan untuk menjalankan model yang lebih besar secara efisien, terutama ketika menggunakan jumlah parameter tinggi yang menuntut overhead memori yang signifikan [4] [6].
Persyaratan penyimpanan

**

- Ruang disk yang cukup diperlukan untuk mengakomodasi file model dan data tambahan yang diperlukan untuk diproses. Bergantung pada ukuran model, ini bisa berkisar dari puluhan hingga ratusan gigabyte.

Teknik Optimalisasi **

- Memanfaatkan format presisi yang lebih rendah seperti FP16 atau INT8 dapat membantu mengurangi konsumsi VRAM tanpa mempengaruhi kinerja secara signifikan.
- Teknik seperti mengurangi ukuran batch juga dapat mengurangi penggunaan memori tetapi dapat mempengaruhi throughput [1] [3].

Singkatnya, menjalankan model Deepseek secara lokal membutuhkan pertimbangan yang cermat dari kemampuan GPU, daya CPU, kapasitas RAM, dan ruang penyimpanan sesuai dengan model spesifik yang ingin Anda gunakan.

Kutipan:
[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-odels-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-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-honest-review-of-this-free-openai-alternative/