Efektyviai paleisti „Deepseee“ modelius, GPU pasirinkimas yra kritinis dėl esminių skaičiavimo poreikių, susijusių su šiais didelėmis kalbos modeliais. Šios rekomendacijos grindžiamos modelio dydžiu ir VRAM reikalavimais:
rekomenduojama GPU
1. Mažesniems modeliams (nuo 7b iki 16b):
-„NVIDIA RTX 4090“: Šis vartotojo lygio GPU yra ekonomiškai efektyvus sprendimas, pateikiantis apie 24 GB VRAM, tinkamą modeliams, tokiems kaip „Deepseee-llm 7b“ ir „V2 16b“, naudojant mišrų tikslumą arba 4 bitų kiekybinį kiekį, kurie gali žymiai sumažinti VRAM VRAM ir VRAM gali žymiai sumažinti VRAM. reikia [1] [3].
- „NVIDIA RTX 3090“: dar viena perspektyvi mažesnių modelių parinktis, taip pat siūlanti gerą našumą mažesne kainos tašku, palyginti su RTX 4090 [3] [5].
2. Vidutiniams modeliams (nuo 32b iki 70B):
- „NVIDIA A10G“ ir „L40S“: Šie GPU gali efektyviai valdyti tokius modelius kaip „Deepseek-R1 32B“ ir „70B“. Pavyzdžiui, vienas L40 gali efektyviai paleisti „Deepseek-R1 14B“ modelį [2] [5].
-Kelių GPU konfigūracijos: Tokiems modeliams kaip „Deepseek-R1 70B“, norint subalansuoti našumą ir kainą, rekomenduojama naudoti du RTX 3090s [5].
3. Dideliems modeliams (100b ir daugiau):
- „NVIDIA H100“ arba „H200“: Šie duomenų centro GPU yra būtini norint tvarkyti labai didelius modelius, tokius kaip „Deepseek V3“ su 671 milijardu parametrų. H100, turintis didelę atminties talpą ir palaikymą tensorių operacijoms, yra ypač efektyvus atliekant mišrias tikslumo užduotis [1] [9].
- Kelių GPU sąrankos: Modeliams, viršijantiems 600 milijardų parametrus, konfigūracijos, apimančios kelis H100 arba H200 GPU, yra būtinos norint efektyviai paskirstyti atminties apkrovą [9]. Technikos, tokios kaip modelio paralelizmas, gali būti naudojami siekiant optimizuoti šių sąrankų našumą.
optimizavimo strategijos
- Kiekybinio nustatymo metodai: Naudojant mažesnius tikslumo formatus, tokius kaip FP16 ar INT8, galite drastiškai sumažinti VRAM reikalavimus, nedarant reikšmingos įtakos našumui. Tai ypač naudinga didesniems modeliams, kai rūpestis kelia atminties apribojimus [1] [3].- S partijos dydžio koregavimai: Sumažinus partijų dydžius, gali padėti efektyviai valdyti atminties naudojimą, nors tai gali būti pralaidumo kaina [1] [3].
Pasirinkę tinkamą GPU, pagrįstą modelio dydžiu ir pritaikydami optimizavimo metodus, vartotojai gali efektyviai diegti „Deepseee“ modelius įvairiuose skalėse 2025 m.
Citatos:[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-models-in-2025
]
[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/comparling-deepseek-r1-openai-o1- which-ai-model-comes out-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-gguf/
[9] https://datacrunch.io/blog/deepseek-v3-llm-nvidia-h200-gpu-inference-bencharinging