Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Kokie yra „DeepSeee“ modelių veikimo sistemos reikalavimai vietoje


Kokie yra „DeepSeee“ modelių veikimo sistemos reikalavimai vietoje


Jei norite paleisti „Deepseee“ modelius vietoje, sistemos reikalavimai labai skiriasi atsižvelgiant į modelio dydį ir naudojamus kvantizavimo metodus. Čia yra pagrindinės specifikacijos, į kurias reikia atsižvelgti:

GPU reikalavimai **

- Modelio dydis: VRAM reikalavimai didėja atsižvelgiant į modelio dydį. Pavyzdžiui:
- 7b modelis: maždaug 16 GB VRAM (FP16) arba 4 GB (4 bitų kiekybinis nustatymas).
- 16B modelis: apie 37 GB VRAM (FP16) arba 9 GB (4 bitų kiekybinis).
- 67B modelis: apie 154 GB VRAM (FP16) arba 38 GB (4 bitų kiekybinis nustatymas).
- 236B modelis: reikalauja apie 543 GB VRAM (FP16) arba 136 GB (4 bitų kiekybinis kiekis).
- 671b modelis: reikia maždaug 1 543 GB VRAM (FP16) arba 386 GB (4 bitų kiekybinis) [1] [3].

- Rekomenduojama GPU:
- Mažesniems modeliams, tokiems kaip 7B ir 16B, tinkami vartotojų GPU, tokie kaip „NVIDIA RTX 4090“.
-Didesniems modeliams, ypač vyresniems nei 100 milijardų parametrų, paprastai reikalingas duomenų centro GPU, pavyzdžiui, „NVIDIA H100“ ar daugybiniame aukščiausios klasės vartotojų GPU paskirstytoje sąrankoje [1] [3].

CPU ir RAM reikalavimai **

- Nors konkretūs CPU reikalavimai gali skirtis, kad būtų galima efektyviai tvarkyti skaičiavimo apkrovą, rekomenduojama skirtis. Pavyzdžiui, pranešta, kad dvigubi EPYC procesoriai su didelėmis RAM konfigūracijomis veikia gerai [7].
- RAM: Patartina efektyviai paleisti didesnius modelius, ypač kai naudojami dideli parametrų skaičiavimai, reikalaujantys didelių atminties pridėtinių išlaidų [4] [6].

saugojimo reikalavimai **

- Būtina pakankamai vietos diske, kad būtų galima pritaikyti modelio failus ir visus papildomus duomenis, reikalingus apdorojimui. Atsižvelgiant į modelio dydį, tai gali būti nuo dešimčių iki šimtų gigabaitų.

optimizavimo metodai **

- Naudojant mažesnius tikslumo formatus, tokius kaip FP16 ar INT8, gali padėti sumažinti VRAM suvartojimą, nedarant reikšmingos įtakos našumui.
- Tokie metodai, kaip mažinant partijų dydžius, taip pat gali sumažinti atminties naudojimą, tačiau gali turėti įtakos pralaidumui [1] [3].

Apibendrinant galima pasakyti, kad naudojant „Deepseeek“ modelius vietoje reikia atidžiai apsvarstyti GPU galimybes, CPU galią, RAM talpą ir saugojimo vietą pagal konkretų modelį, kurį ketinate diegti.

Citatos:
[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-models-in-2025
]
[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-reeview-of-fi-openai-alternative/