Za učinkovito vodenje modelov Deepseek je izbira GPU kritična zaradi pomembnih računskih zahtev, povezanih s temi velikimi jezikovnimi modeli. Naslednja priporočila temeljijo na velikosti modela in VRAM zahtevah:
Priporočeni GPU za modele Deepseek
1. za manjše modele (7b do 16b):
-Nvidia RTX 4090: Ta potrošniški GPU je stroškovno učinkovita rešitev, ki zagotavlja približno 24 GB VRAM-a, primerna za modele, kot sta DeepSek-LLM 7B in V2 16B potrebe [1] [3].
- NVIDIA RTX 3090: Druga izvedljiva možnost za manjše modele, ki ponuja tudi dobro zmogljivost po nižji ceni v primerjavi z RTX 4090 [3] [5].
2. za srednje modele (32B do 70B):
- NVIDIA A10G in L40S: Ti GPU-ji lahko učinkovito obravnavajo modele, kot sta Deepseek-R1 32B in 70B. Na primer, en sam L40-ji lahko učinkovito vodi model Deepseek-R1 14B [2] [5].
-Konfiguracije Multi-GPU: Za modele, kot je Deepseek-R1 70B, priporočamo uporabo dveh RTX 3090S za uravnoteženje zmogljivosti in stroškov [5].
3. Za velike modele (100b in več):
- Nvidia H100 ali H200: Ti GPU-ji v razredu podatkovnih centrov so potrebni za ravnanje z zelo velikimi modeli, kot je Deepseek V3 s 671 milijardami parametrov. H100 je s svojo znatno zmogljivostjo pomnilnika in podporo za tenzorske operacije še posebej učinkovit za mešane natančne naloge [1] [9].
- Nastavitve Multi-GPU: Za modele, ki presegajo 600 milijard parametrov, so konfiguracije, ki vključujejo več H100 ali H200 GPU, bistvene za učinkovito porazdelitev pomnilniške obremenitve [9]. Za optimizacijo uspešnosti v teh nastavitvah je mogoče uporabiti tehnike, kot je paralelizem modela.
Strategije optimizacije
- Kvantizacijske tehnike: Uporaba nižje natančnosti, kot sta FP16 ali INT8, lahko drastično zmanjša zahteva VRAM, ne da bi znatno vplivala na uspešnost. To je še posebej koristno za večje modele, pri katerih so omejitve pomnilnika zaskrbljujoče [1] [3].- Prilagoditve velikosti serije: Zmanjšanje velikosti serije lahko pomaga učinkovito upravljati porabo pomnilnika, čeprav lahko to pride na ceno pretoka [1] [3].
Z izbiro ustreznega GPU, ki temelji na velikosti modela in uporabi tehnik optimizacije, lahko uporabniki leta 2025 učinkovito uvajajo modele DeepSeek na različnih lestvicah.
Navedbe:[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-wardware-requirements-guide-for-reepseek-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-aa-model-commes-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-insstruct-gguf/
[9] https://datacrunch.io/blog/deepseek-v3-llm-nvidia-h200-gpu-infference-Benchmarking