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/