Aby skutecznie uruchomić Coder Deepseek, zaleca się następujące wymagania sprzętowe:
** Procesor: Niezbędny jest nowoczesny procesor wielordzeniowy. Intel Core i7 z 8. generacji lub AMD Ryzen 5 z trzeciej generacji jest odpowiedni, z preferencją dla procesorów, które mają co najmniej 6 do 8 rdzeni i wyższe prędkości zegara (3,6 GHz lub więcej) dla optymalnej wydajności. Obsługa zaawansowanych zestawów instrukcji, takich jak AVX i AVX2, może dodatkowo zwiększyć możliwości przetwarzania [3] [4].
** RAM: konieczne jest co najmniej 16 GB pamięci RAM, ale 32 GB lub więcej jest wysoce zalecane dla lepszej wydajności, szczególnie w przypadku większych modeli [4] [7].
** GPU: Wymagania GPU różnią się znacznie w zależności od wielkości modelu:
- W przypadku mniejszych modeli (np. 7b, 16b) wystarczy wysokiej klasy procesor GPU konsumencki, taki jak NVIDIA RTX 4090 (z 24 GB VRAM).
-W przypadku większych modeli (np. 67b lub więcej) często wymagana jest konfiguracja Multi-GPU, przy użyciu GPU klasy korporacyjnej, takich jak NVIDIA A100 lub H100, które mają znaczny VRAM (80 GB lub więcej na GPU) w celu obsługi obciążenia obliczeniowego) Skutecznie [2] [4] [5] [7].
** Przestrzeń dysku: wystarczająca ilość miejsca na dysku ma również kluczowe, ponieważ wagi modelowe mogą wymagać znacznego przechowywania. W zależności od modelu może to wahać się od dziesiątek do setek gigabajtów. Użytkownicy powinni upewnić się, że mają odpowiednią wolną przestrzeń przed pobraniem plików modelu [6] [7].
Ogólnie rzecz biorąc, dla optymalnej wydajności z Coderem DeepSeek, niezbędne jest połączenie potężnego procesora wielorodowego, dużego pamięci RAM i zdolnego GPU (lub wielu GPU dla większych modeli).
Cytaty:
[1] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-the-deepseek-koder-v2-instruct/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-tht-crushed-openai-to-on-use-deepseek-r1-privately-22fl
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
[6] https://vagon.io/blog/a-step-by-ettep-guide-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[7] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-models-in-2025
[8] https://dev.to/pavanbelagatti/run-deepseek-r1-locally-for-free-in-just-3-minutes-1e82