Deepseek modellerini verimli bir şekilde çalıştırmak için, bu büyük dil modelleriyle ilişkili önemli hesaplama talepleri nedeniyle GPU seçimi kritiktir. Aşağıdaki öneriler model boyutuna ve VRAM gereksinimlerine dayanmaktadır:
Deepseek modelleri için önerilen GPU'lar
1. Daha küçük modeller için (7b ila 16b):
-NVIDIA RTX 4090: Bu tüketici sınıfı GPU, karışık hassasiyet veya 4 bit nicemleme tekniklerini kullanarak Deepseek-LLM 7B ve V2 16B gibi modeller için uygun olan yaklaşık 24 GB VRAM sağlayan uygun maliyetli bir çözümdür, bu da VRAM'ı önemli ölçüde azaltabilir İhtiyaçlar [1] [3].
- NVIDIA RTX 3090: Daha küçük modeller için bir başka uygun seçenek, RTX 4090 [3] [5] 'e kıyasla daha düşük bir fiyat noktasında iyi performans sunar.
2. Orta modeller için (32b ila 70b):
- NVIDIA A10G ve L40S: Bu GPU'lar, Deepseek-R1 32B ve 70B gibi modelleri verimli bir şekilde işleyebilir. Örneğin, tek bir L40S Deepseek-R1 14b modelini etkili bir şekilde çalıştırabilir [2] [5].
-Multi-GPU konfigürasyonları: Deepseek-R1 70B gibi modeller için, performansı ve maliyeti dengelemek için iki RTX 3090s kullanma önerilir [5].
3. Büyük modeller için (100b ve üstü):
- NVIDIA H100 veya H200: Bu veri merkezi sınıfı GPU'lar, 671 milyar parametreli Deepseek V3 gibi çok büyük modellerin işlenmesi için gereklidir. H100, önemli bellek kapasitesi ve tensör işlemlerine desteği ile özellikle karışık hassasiyet görevleri için etkilidir [1] [9].
- Çoklu GPU kurulumları: 600 milyar parametreyi aşan modeller için, bellek yükünü etkili bir şekilde dağıtmak için birden fazla H100 veya H200 GPU içeren konfigürasyonlar gereklidir [9]. Bu kurulumlardaki performansı optimize etmek için model paralellik gibi teknikler kullanılabilir.
Optimizasyon Stratejileri
- Nicelleştirme teknikleri: FP16 veya INT8 gibi daha düşük hassasiyetli formatların kullanılması, performansı önemli ölçüde etkilemeden VRAM gereksinimlerini büyük ölçüde azaltabilir. Bu, özellikle bellek kısıtlamalarının endişe kaynağı olduğu daha büyük modeller için yararlıdır [1] [3].- Toplu boyut ayarlamaları: Toplu boyutların azaltılması, bellek kullanımının etkili bir şekilde yönetilmesine yardımcı olabilir, ancak bu verim maliyetine gelebilir [1] [3].
Kullanıcılar, model boyutuna göre uygun GPU'yu seçerek ve optimizasyon tekniklerini uygulayarak, 2025'te Deepseek modellerini çeşitli ölçeklerde verimli bir şekilde dağıtabilir.
Alıntılar:[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-equirements-guide-for-depseek-models-in-2025
[2] https://www.reddit.com/r/mlops/comments/1i9glUY/Deepseekr1_guide_to_running_multiple_variarits_on//on/
[3] https://apxml.com/posts/system-equirements-deepseek-models
[4] https://www.interconnects.a/p/deepseek-v3-and-the-cual-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-taepseek-r1-openai-o1-which-a-a-model-comes out-pablo-8wtxf
[7] https://www.nextbigfuture.com/2025/01/tiny-deepseek-1-5b-models-on-on-on-nvidia-jetson-nano.html
[8] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-struct-guf/
[9] https://datacrunch.io/blog/deepseek-v3-llm-nvidia-h200-gpu