Pour exécuter efficacement le codeur Deepseek, les exigences matérielles suivantes sont recommandées:
** Processeur: un processeur multi-core moderne est essentiel. Un Intel Core i7 de la 8e génération ou AMD Ryzen 5 de la 3e génération convient, avec une préférence pour les CPU qui ont au moins 6 à 8 cœurs et des vitesses d'horloge supérieures (3,6 GHz ou plus) pour des performances optimales. La prise en charge des ensembles d'instructions avancées comme AVX et AVX2 peut encore améliorer les capacités de traitement [3] [4].
** RAM: au moins 16 Go de RAM sont nécessaires, mais 32 Go ou plus sont fortement recommandés pour de meilleures performances, en particulier lorsqu'ils traitent de modèles plus grands [4] [7].
** GPU: les exigences du GPU varient considérablement en fonction de la taille du modèle:
- Pour les modèles plus petits (par exemple, 7b, 16b), un GPU de consommation haut de gamme comme le NVIDIA RTX 4090 (avec 24 Go de VRAM) est suffisant.
- Pour les modèles plus grands (par exemple, 67B ou plus), une configuration multi-GPU est souvent requise, en utilisant des GPU de qualité d'entreprise tels que NVIDIA A100 ou H100, qui ont un VRAM substantiel (80 Go ou plus par GPU) pour gérer la charge informatique effectivement [2] [4] [5] [7].
** Espace disque: un espace disque suffisant est également crucial, car les poids du modèle peuvent nécessiter un stockage important. Selon le modèle, cela pourrait aller de dizaines à des centaines de gigaoctets. Les utilisateurs doivent s'assurer qu'ils ont un espace gratuit adéquat avant de télécharger des fichiers de modèle [6] [7].
Dans l'ensemble, pour des performances optimales avec Deepseek Coder, une combinaison d'un puissant processeur multi-core, d'une RAM ample et d'un GPU capable (ou de plusieurs GPU pour des modèles plus grands) est essentiel.
Citations:
[1] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requiments-for-the-deepseek-coder-v2-struct/78825493
[2] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1ic8zil/yes_you_can_run_deepseekr1_locally_on_your_device/
[3] https://www.hardware-corner.net/llm-database/deepseek/
[4] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-ai-that-crushed-openai-how-t-use-eepseek-r1-privately-22fl
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requiments-deepseek-r1
[6] https://vagon.io/blog/a-step-by-tep-guide-to--deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[7] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requiments-guide-for-deepseek-models-ing-2025
[8] https://dev.to/pavanbelagatti/run-deepseek-r1-locally-for-free-in-juste-3-minutes-1e82