เพื่อเรียกใช้โมเดล Deepseek ในเครื่องข้อกำหนดของระบบจะแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญตามขนาดของรุ่นและเทคนิคการหาปริมาณที่ใช้ นี่คือข้อกำหนดที่สำคัญที่ควรพิจารณา:
ข้อกำหนด GPU **
- ขนาดรุ่น: ข้อกำหนด VRAM เพิ่มขึ้นตามขนาดของรุ่น ตัวอย่างเช่น:- รุ่น 7B: ประมาณ 16 GB VRAM (FP16) หรือ 4 GB (ปริมาณ 4 บิต)
- รุ่น 16B: ประมาณ 37 GB VRAM (FP16) หรือ 9 GB (ปริมาณ 4 บิต)
- รุ่น 67B: ประมาณ 154 GB VRAM (FP16) หรือ 38 GB (ปริมาณ 4 บิต)
- รุ่น 236B: ต้องใช้ประมาณ 543 GB VRAM (FP16) หรือ 136 GB (ปริมาณ 4 บิต)
- รุ่น 671B: ต้องการประมาณ 1,543 GB VRAM (FP16) หรือ 386 GB (ปริมาณ 4 บิต) [1] [3]
- GPU ที่แนะนำ:
- สำหรับรุ่นที่เล็กกว่าเช่น 7B และ 16B ผู้บริโภค GPU เช่น NVIDIA RTX 4090 นั้นเหมาะสม
-โมเดลขนาดใหญ่โดยเฉพาะอย่างยิ่งพารามิเตอร์ที่มีมากกว่า 100 พันล้านพารามิเตอร์โดยทั่วไปจะต้องใช้ GPU เกรดศูนย์ข้อมูลเช่น NVIDIA H100 หรือ GPU ผู้บริโภคระดับไฮเอนด์หลายตัวในการตั้งค่าแบบกระจาย [1] [3]
CPU และข้อกำหนด RAM **
- ในขณะที่ข้อกำหนดของ CPU เฉพาะอาจแตกต่างกันไปแนะนำโปรเซสเซอร์มัลติคอร์ที่ทรงพลังเพื่อจัดการกับโหลดการคำนวณอย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่นซีพียู EPYC คู่ที่มีการกำหนดค่า RAM จำนวนมากได้รับการรายงานว่าทำงานได้ดี [7]- RAM: แนะนำอย่างน้อย 64 GB สำหรับการใช้งานโมเดลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้พารามิเตอร์สูงที่ต้องการค่าใช้จ่ายหน่วยความจำที่สำคัญ [4] [6]
ข้อกำหนดการจัดเก็บ **
- พื้นที่ดิสก์ที่เพียงพอเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อรองรับไฟล์รุ่นและข้อมูลเพิ่มเติมใด ๆ ที่จำเป็นสำหรับการประมวลผล ขึ้นอยู่กับขนาดของรุ่นสิ่งนี้อาจมีตั้งแต่สิบถึงหลายร้อยกิกะไบต์เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ **
- การใช้รูปแบบความแม่นยำที่ต่ำกว่าเช่น FP16 หรือ INT8 สามารถช่วยลดการใช้ VRAM โดยไม่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญ- เทคนิคต่าง ๆ เช่นการลดขนาดแบทช์สามารถลดการใช้หน่วยความจำได้ แต่อาจส่งผลกระทบต่อปริมาณงาน [1] [3]
โดยสรุปการใช้งานโมเดล Deepseek ในพื้นที่ต้องการการพิจารณาอย่างรอบคอบเกี่ยวกับความสามารถของ GPU พลังงาน CPU ความจุ RAM และพื้นที่จัดเก็บตามรุ่นเฉพาะที่คุณตั้งใจจะปรับใช้
การอ้างอิง:[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-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/