Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Yerel olarak Deepseek modellerini çalıştırmak için sistem gereksinimleri nelerdir?


Yerel olarak Deepseek modellerini çalıştırmak için sistem gereksinimleri nelerdir?


Deepseek modellerini yerel olarak çalıştırmak için, sistem gereksinimleri model boyutuna ve kullanılan nicemleme tekniklerine göre önemli ölçüde değişir. Dikkate alınması gereken temel özellikler:

GPU Gereksinimleri **

- Model boyutu: VRAM gereksinimleri model boyutu ile artar. Örneğin:
- 7B Model: Yaklaşık 16 GB VRAM (FP16) veya 4 GB (4 bit nicemleme).
- 16B Model: Yaklaşık 37 GB VRAM (FP16) veya 9 GB (4 bit nicemleme).
- 67B Model: Yaklaşık 154 GB VRAM (FP16) veya 38 GB (4 bit nicemleme).
- 236B Model: Yaklaşık 543 GB VRAM (FP16) veya 136 GB (4 bit nicemleme) gerektirir.
- 671b Model: Yaklaşık 1.543 GB VRAM (FP16) veya 386 GB (4 bit nicemleme) [1] [3] 'e ihtiyaç vardır.

- Önerilen GPU'lar:
- 7b ve 16b gibi daha küçük modeller için NVIDIA RTX 4090 gibi tüketici GPU'ları uygundur.
-Daha büyük modeller, özellikle 100 milyardan fazla parametre, tipik olarak NVIDIA H100 gibi veri merkezi sınıfı GPU'lar veya dağıtılmış bir kurulumda birden fazla üst düzey tüketici GPU'su gerektirir [1] [3].

CPU ve RAM Gereksinimleri **

- Belirli CPU gereksinimleri değişebilirken, hesaplama yükünü etkili bir şekilde işlemek için güçlü bir çok çekirdekli işlemci önerilir. Örneğin, önemli RAM konfigürasyonlarına sahip çift EPYC CPU'ların iyi performans gösterdiği bildirilmiştir [7].
- RAM: Özellikle önemli bellek yükü gerektiren yüksek parametre sayıları kullanıldığında, daha büyük modelleri verimli bir şekilde çalıştırmak için minimum 64 GB tavsiye edilir [4] [6].

Depolama Gereksinimleri **

- Model dosyalarını ve işleme için gereken ek verileri barındırmak için yeterli disk alanı gereklidir. Model boyutuna bağlı olarak, bu onlar arasında yüzlerce gigabayt arasında değişebilir.

Optimizasyon Teknikleri **

- FP16 veya Int8 gibi daha düşük hassasiyetli formatların kullanılması, performansı önemli ölçüde etkilemeden VRAM tüketimini azaltmaya yardımcı olabilir.
- Parti boyutlarının azaltılması gibi teknikler de bellek kullanımını azaltabilir, ancak verimi etkileyebilir [1] [3].

Özetle, Deepseek modellerini yerel olarak çalıştırmak, dağıtmak istediğiniz belirli modele göre GPU yetenekleri, CPU gücü, RAM kapasitesi ve depolama alanını dikkatli bir şekilde değerlendirmeyi gerektirir.

Alıntılar:
[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-equirements-guide-for-depseek-models-in-2025
[2] https://www.reddit.com/r/elfhosted/comments/1i6ggyh/got_deepseek_r1_running_locally_full_setup_guide/
[3] https://apxml.com/posts/system-equirements-deepseek-models
[4] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3-base/discussions/56
[5] https://apxml.com/posts/gpu-equirements-deepseek-r1
[6] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-equirements-for-teepseek-doder-v2-intruct/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-fon-this-free-openai-alternative/