A DeepSeek modellek hatékony futtatásához a GPU megválasztása kritikus jelentőségű, az e nagy nyelvi modellekhez kapcsolódó jelentős számítási igények miatt. A következő ajánlások a modell méretén és a VRAM követelményein alapulnak:
Ajánlott GPU -k a DeepSeek modellekhez
1. Kisebb modelleknél (7B - 16B):
-NVIDIA RTX 4090: Ez a fogyasztói minőségű GPU költséghatékony megoldás, amely körülbelül 24 GB VRAM-ot kínál, olyan modellekhez, mint a DeepSeek-LLM 7B és a V2 16B, vegyes pontosságú vagy 4 bites kvantálási technikákkal, amelyek jelentősen csökkenthetik a VRAM-ot igények [1] [3].
- NVIDIA RTX 3090: Egy másik életképes lehetőség kisebb modellekhez, és jó teljesítményt nyújt alacsonyabb áron, összehasonlítva az RTX 4090 -hez [3] [5].
2. Közepes modellekhez (32b - 70b):
- NVIDIA A10G és L40S: Ezek a GPU-k hatékonyan képesek kezelni az olyan modelleket, mint a DeepSeek-R1 32B és a 70B. Például egyetlen L40-ek hatékonyan futtathatják a DeepSeek-R1 14B modellt [2] [5].
-Multi-GPU konfigurációk: Az olyan modellekhez, mint a DeepSeek-R1 70B, ajánlott a két RTX 3090S használatával a teljesítmény és a költség kiegyensúlyozása érdekében [5].
3. Nagy modelleknél (100B vagy annál magasabb):
- NVIDIA H100 vagy H200: Ezek az adatközpontú GPU-k nagyon nagy modellek kezeléséhez szükségesek, mint például a DeepSeek V3 671 milliárd paraméterrel. A H100, amelynek jelentős memóriakapacitása és támogatása a tensor műveletekhez, különösen hatékony a vegyes precíziós feladatokhoz [1] [9].
- Több GPU beállítások: A 600 milliárd paraméternél meghaladó modellek esetében a több H100 vagy H200 GPU-t érintő konfigurációk elengedhetetlenek a memória terhelésének hatékony eloszlásához [9]. Olyan technikák, mint a modell párhuzamosság, alkalmazhatók a teljesítmény optimalizálására ezen beállítások között.
Optimalizálási stratégiák
- Kvantitációs technikák: Az alacsonyabb pontosságú formátumok, például az FP16 vagy az INT8 felhasználása drasztikusan csökkentheti a VRAM követelményeit anélkül, hogy jelentősen befolyásolná a teljesítményt. Ez különösen hasznos a nagyobb modelleknél, ahol a memóriakorlátozások aggodalomra adnak okot [1] [3].- A kötegelt méret -beállítások: A kötegelt méret csökkentése elősegítheti a memória használatának hatékony kezelését, bár ez az átviteli sebesség költségén lehet [1] [3].
A megfelelő GPU kiválasztásával a modellméret és az optimalizálási technikák alkalmazása alapján a felhasználók 2025 -ben hatékonyan telepíthetik a DeepSeek modelleket különböző skálákon.
Idézetek:[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-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-ctual-cost-of-of-of-ofin.
[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-wich-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[7] https://www.nextbigfuture.com/2025/01/tiny-deepseek-1-5b-models-novidia-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-shechmarking