Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Kakšne so sistemske zahteve za lokalno izvajanje modelov Deepseek


Kakšne so sistemske zahteve za lokalno izvajanje modelov Deepseek


Za lokalno vodenje modelov Deepseek se sistemske zahteve bistveno razlikujejo glede na velikost modela in uporabljene kvantizacijske tehnike. Tu so ključne specifikacije, ki jih je treba upoštevati:

Zahteve GPU **

- Velikost modela: Zahteve VRAM se povečajo z velikostjo modela. Na primer:
- 7B model: približno 16 GB VRAM (FP16) ali 4 GB (4-bitna kvantizacija).
- 16B model: približno 37 GB VRAM (FP16) ali 9 GB (4-bitna kvantizacija).
- 67B model: približno 154 GB VRAM (FP16) ali 38 GB (4-bitna kvantizacija).
- 236b model: zahteva približno 543 GB VRAM (FP16) ali 136 GB (4-bitna kvantizacija).
- 671b model: Potrebuje približno 1.543 GB VRAM (FP16) ali 386 GB (4-bitna kvantizacija) [1] [3].

- Priporočeni GPU:
- Pri manjših modelih, kot sta 7B in 16B, so potrošniški GPU, kot je NVIDIA RTX 4090, primerni.
-Večji modeli, zlasti tisti več kot 100 milijard parametrov, običajno potrebujejo GPU-je za podatkovne centre, kot je NVIDIA H100 ali več vrhunskih potrošniških GPU-jev v porazdeljeni nastavitvi [1] [3].

Zahteve CPU in RAM **

- Medtem ko se lahko posebne zahteve CPU spreminjajo, se priporoča močan večjedrni procesor za učinkovito ravnanje z računsko obremenitvijo. Na primer, Dvojni EPYC CPU -ji z ​​velikimi konfiguracijami RAM -a so bili dobro delujoči [7].
- RAM: Za učinkovito izvajanje večjih modelov je priporočljivo najmanj 64 GB, še posebej pri uporabi visokega števila parametrov, ki zahtevajo pomemben pomnilnik [4] [6].

Zahteve za shranjevanje **

- Za namestitev modelnih datotek in morebitnih dodatnih podatkov, potrebnih za obdelavo, je potreben dovolj prostora na disku. Glede na velikost modela bi to lahko trajalo od desetine do sto gigabajtov.

Tehnike optimizacije **

- Uporaba nižje natančnosti, kot sta FP16 ali INT8, lahko pomaga zmanjšati porabo VRAM, ne da bi znatno vplivala na uspešnost.
- Tehnike, kot je zmanjšanje velikosti serije, lahko tudi zmanjšajo porabo pomnilnika, vendar lahko vplivajo na pretok [1] [3].

Če povzamemo, je za uporabo modelov Deepseek lokalno potrebno natančno upoštevati zmogljivosti GPU, moč CPU -ja, zmogljivost RAM -a in prostor za shranjevanje v skladu s posebnim modelom, ki ga nameravate uporabiti.

Navedbe:
[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-wardware-requirements-guide-for-reepseek-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-the-meepseek-coder-v2-instruct/78825493
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[8] https://digialps.com/run-deepseek-r1-docally-a-full-guide-miy-honest-review-of-this-free-openai-alternative/