Lai efektīvi palaistu DeepSeek modeļus, GPU izvēle ir kritiska, ņemot vērā būtiskās skaitļošanas prasības, kas saistītas ar šiem lielo valodu modeļiem. Šie ieteikumi ir balstīti uz modeļa lielumu un VRAM prasībām:
ieteica GPU DeepSeek modeļiem
1. Mazākiem modeļiem (no 7b līdz 16b):
-NVIDIA RTX 4090: Šis patērētāja kvalitātes GPU ir rentabls risinājums, nodrošinot apmēram 24 GB VRAM, kas piemērots tādiem modeļiem kā DeepSeEK-LLM 7B un V2 16B, izmantojot jauktu precizitāti vai 4 bitu kvantitatīvu metodi, kas var ievērojami samazināt VRAM vajadzības [1] [3].
- NVIDIA RTX 3090: vēl viena reāla iespēja mazākiem modeļiem, piedāvājot arī labu veiktspēju zemākā cenu punktā, salīdzinot ar RTX 4090 [3] [5].
2. Vidējiem modeļiem (no 32b līdz 70b):
- NVIDIA A10G un L40S: šie GPU var efektīvi apstrādāt tādus modeļus kā DeepSeEK-R1 32B un 70B. Piemēram, viens L40 var efektīvi palaist DeepSEEK-R1 14B modeli [2] [5].
-Multi-GPU konfigurācijas: tādiem modeļiem kā DeepSEEK-R1 70B, lai līdzsvarotu veiktspēju un izmaksas, ieteicams izmantot divus RTX 3090S [5].
3. lieliem modeļiem (100B un vairāk):
- NVIDIA H100 vai H200: Šie datu centra līmeņa GPU ir nepieciešami ļoti lielu modeļu apstrādei, piemēram, DeepSeek V3 ar 671 miljardu parametru. H100 ar ievērojamo atmiņas ietilpību un atbalstu tensora darbībām ir īpaši efektīvs jauktu precizitātes uzdevumos [1] [9].
- Multi-GPU iestatījumi: modeļiem, kas pārsniedz 600 miljardus parametru, ir būtiskas konfigurācijas, kurās iesaistīti vairāki H100 vai H200 GPU, ir būtiskas, lai efektīvi sadalītu atmiņas slodzi [9]. Lai optimizētu veiktspēju šajos iestatījumos, var izmantot tādas metodes kā paralēlisms.
optimizācijas stratēģijas
- kvantēšanas paņēmieni: zemāku precizitātes formātu, piemēram, FP16 vai Int8, izmantošana var krasi samazināt VRAM prasības, būtiski neietekmējot veiktspēju. Tas ir īpaši noderīgi lielākiem modeļiem, kur bažas rada atmiņas ierobežojumi [1] [3].- partijas lieluma pielāgojumi: partijas izmēru samazināšana var palīdzēt efektīvi pārvaldīt atmiņas izmantošanu, lai gan tas var notikt uz caurlaidspējas rēķina [1] [3].
Izvēloties atbilstošo GPU, pamatojoties uz modeļa lielumu un izmantojot optimizācijas paņēmienus, lietotāji 2025. gadā var efektīvi izvietot DeepSEEK modeļus dažādos mērogos.
Atsauces:[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-depseek-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-izmaksas
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i69dhz/deepseek_r1_ollama_hardware_benchmark_for_localllm/
[6.]
[7] https://www.nextbigfuture.com/2025/01/tiny-depseek-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-inference-benchmarking