เพื่อเรียกใช้ Deepseek Coder ได้อย่างมีประสิทธิภาพแนะนำข้อกำหนดของฮาร์ดแวร์ต่อไปนี้:
** โปรเซสเซอร์: ซีพียูหลายคอร์ที่ทันสมัยเป็นสิ่งจำเป็น Intel Core i7 จากรุ่นที่ 8 หรือ AMD Ryzen 5 จากรุ่นที่ 3 นั้นเหมาะสมโดยมีการตั้งค่าซีพียูที่มีอย่างน้อย 6 ถึง 8 คอร์และความเร็วสัญญาณนาฬิกาที่สูงขึ้น (3.6 GHz หรือมากกว่า) เพื่อประสิทธิภาพที่ดีที่สุด การสนับสนุนชุดคำสั่งขั้นสูงเช่น AVX และ AVX2 สามารถเพิ่มขีดความสามารถในการประมวลผลเพิ่มเติม [3] [4]
** RAM: จำเป็นต้องใช้ RAM อย่างน้อย 16 GB แต่ขอแนะนำให้ใช้ 32 GB หรือมากกว่านั้นเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อจัดการกับรุ่นที่ใหญ่กว่า [4] [7]
** GPU: ข้อกำหนดของ GPU นั้นแตกต่างกันอย่างมากตามขนาดของรุ่น:
- สำหรับรุ่นที่เล็กกว่า (เช่น 7b, 16b), GPU ผู้บริโภคระดับสูงเช่น Nvidia RTX 4090 (มี 24 GB VRAM) ก็เพียงพอแล้ว
-สำหรับรุ่นที่มีขนาดใหญ่กว่า (เช่น 67b หรือมากกว่า) มักจะต้องตั้งค่า multi-gpu โดยใช้ GPU ระดับองค์กรเช่น Nvidia A100 หรือ H100 ซึ่งมี VRAM จำนวนมาก (80 GB หรือมากกว่าต่อ GPU) เพื่อจัดการโหลดการคำนวณการคำนวณ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ [2] [4] [5] [7]
** พื้นที่ดิสก์: พื้นที่ดิสก์ที่เพียงพอก็มีความสำคัญเช่นกันเนื่องจากน้ำหนักของแบบจำลองอาจต้องมีการจัดเก็บที่สำคัญ ขึ้นอยู่กับโมเดลสิ่งนี้อาจมีตั้งแต่สิบถึงหลายร้อยกิกะไบต์ ผู้ใช้ควรตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีพื้นที่ว่างเพียงพอก่อนดาวน์โหลดไฟล์รุ่น [6] [7]
โดยรวมแล้วเพื่อประสิทธิภาพที่ดีที่สุดด้วย Deepseek Coder การรวมกันของซีพียูหลายคอร์ที่ทรงพลัง RAM ที่เพียงพอและ GPU ที่มีความสามารถ (หรือ GPU หลายตัวสำหรับรุ่นที่ใหญ่กว่า) เป็นสิ่งจำเป็น
การอ้างอิง:
[1] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-the-deepseek-coder-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-that-crushed-openai-how-to-use-deepseek-r1-privately -22fl
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
[6] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-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-fore-in-just-3-minute-1e82