Para ejecutar modelos de Deepseek de manera eficiente, la elección de GPU es crítica debido a las demandas computacionales sustanciales asociadas con estos modelos de idiomas grandes. Las siguientes recomendaciones se basan en el tamaño del modelo y los requisitos de VRAM:
Las GPU recomendadas para modelos Deepseek
1. Para modelos más pequeños (7b a 16b):
-NVIDIA RTX 4090: Esta GPU de grado de consumo es una solución rentable, que proporciona alrededor de 24 GB de VRAM, adecuada para modelos como Deepseek-LLM 7B y V2 16B utilizando técnicas mixtas de precisión o cuantificación de 4 bits, lo que puede reducir significativamente la VRAM Necesidades [1] [3].
- NVIDIA RTX 3090: Otra opción viable para modelos más pequeños, que también ofrece un buen rendimiento a un precio más bajo en comparación con el RTX 4090 [3] [5].
2. Para modelos medios (32B a 70b):
- NVIDIA A10G y L40S: estas GPU pueden manejar modelos como Deepseek-R1 32B y 70B de manera eficiente. Por ejemplo, un solo L40S puede ejecutar el modelo Deepseek-R1 14b de manera efectiva [2] [5].
-Configuraciones de múltiples GPU: para modelos como Deepseek-R1 70b, se recomienda usar dos RTX 3090 para equilibrar el rendimiento y el costo [5].
3. Para modelos grandes (100b y superior):
- NVIDIA H100 o H200: estas GPU de grado central de datos son necesarias para manejar modelos muy grandes, como Deepseek V3 con 671 mil millones de parámetros. El H100, con su capacidad de memoria y soporte de memoria sustancial para operaciones tensoras, es particularmente efectiva para tareas de precisión mixtas [1] [9].
- Configuraciones de múltiples GPU: para modelos superiores a 600 mil millones de parámetros, las configuraciones que involucran múltiples GPU H100 o H200 son esenciales para distribuir la carga de memoria de manera efectiva [9]. Se pueden emplear técnicas como el paralelismo del modelo para optimizar el rendimiento en estas configuraciones.
Estrategias de optimización
- Técnicas de cuantización: la utilización de formatos de precisión más bajo como FP16 o INT8 puede reducir drásticamente los requisitos de VRAM sin afectar significativamente el rendimiento. Esto es particularmente útil para modelos más grandes donde las restricciones de memoria son una preocupación [1] [3].- Ajustes del tamaño de lotes: la reducción de los tamaños de lotes puede ayudar a administrar el uso de la memoria de manera efectiva, aunque esto puede tener un costo de rendimiento [1] [3].
Al seleccionar la GPU apropiada basada en el tamaño del modelo y la aplicación de técnicas de optimización, los usuarios pueden implementar de manera eficiente modelos DeepSeek en varias escalas en 2025.
Citas:[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-epseek-models-in-2025
[2] https://www.reddit.com/r/mlops/comments/1i9Gluy/deepseekr1_guide_to_running_multiple_variants_on/
[3] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepseek-models
[4] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-actual-cost-of
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i69dhz/deepseek_r1_ollama_hardware_benchmark_for_localllm/
[6] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-which-ai-model-comesut-pablo-8wtxf
[7] https://www.nextbigfuture.com/2025/01/tiny-deepseek-1-5b-models-run-on-99-nvidia-jetson-nano.html
[8] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-instruct-guf//
[9] https://datacrunch.io/blog/deepseek-v3-llm-nvidia-h200-gpu-inferencia benchmarking