Deepseeki mudelite tõhusaks käivitamiseks on GPU valik kriitilise tähtsusega nende suurte keelemudelitega seotud oluliste arvutusnõuete tõttu. Järgmised soovitused põhinevad mudeli suurusel ja VRAM -i nõuetel:
Soovitatavad GPU -d DeepSEEK -mudelite jaoks
1. väiksemate mudelite jaoks (7b kuni 16b):
-NVIDIA RTX 4090: See tarbijakvaliteediline GPU on kulutõhus lahendus, pakkudes umbes 24 GB VRAM-i, mis sobib selliste mudelite jaoks nagu DeepSEEK-LLM 7B ja V2 16B, kasutades segatud täpsust või 4-bitiseid kvantifitseerimise tehnikaid, mis võib oluliselt vähendada VRAM Vajadus [1] [3].
- NVIDIA RTX 3090: Veel üks elujõuline võimalus väiksemate mudelite jaoks, pakkudes ka head jõudlust madalama hinnaga võrreldes RTX 4090 -ga [3] [5].
2. keskmise mudeli jaoks (32B kuni 70B):
- NVIDIA A10G ja L40S: need GPU-d saavad tõhusalt hakkama nagu Deepseek-R1 32B ja 70B mudelitega. Näiteks saab üksik L40-d tõhusalt käivitada DeepSEEK-R1 14B mudelit [2] [5].
-Multi-GPU konfiguratsioonid: selliste mudelite jaoks nagu Deepseek-R1 70b, on jõudluse ja kulude tasakaalustamiseks soovitatav kasutada kahte RTX 3090-d [5].
3. suurte mudelite jaoks (100B ja rohkem):
- NVIDIA H100 või H200: Need andmekeskuse GPU-d on vajalikud väga suurte mudelite, näiteks Deepseek V3 käitlemiseks 671 miljardi parameetriga. H100, millel on oma olulise mälumahu ja toega tensoritegevuse jaoks, on eriti efektiivne segatud täpsusülesannete jaoks [1] [9].
- Multi-GPU seadistused: mudelite jaoks, mis ületavad 600 miljardit parameetrit, on mälukoormuse tõhusaks levitamiseks hädavajalikud konfiguratsioonid, mis hõlmavad mitut H100 või H200 GPU-d [9]. Nende seadistuste toimivuse optimeerimiseks saab kasutada selliseid tehnikaid nagu mudeli paralleelsus.
optimeerimisstrateegiad
- Kvantifitseerimise tehnikad: madalama täpsuse vormingute, näiteks FP16 või INT8 kasutamine võib VRAM -i nõudeid drastiliselt vähendada, mõjutamata oluliselt jõudlust. See on eriti kasulik suuremate mudelite jaoks, kus mälupiirangud on murettekitav [1] [3].- Pakkide suuruse kohandamine: partii suuruste vähendamine aitab mälu kasutamist tõhusalt hallata, ehkki see võib olla läbilaskevõime hinnaga [1] [3].
Valides sobiva GPU, mis põhineb mudeli suurusel ja rakendades optimeerimismeetodeid, saavad kasutajad DeepSeke'i mudeleid tõhusalt juurutada erinevatel skaaladel 2025. aastal.
Tsitaadid:]
]
[3] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepseek-modelid
]
]
]
]
[8] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-instruct-guf/
]