للحصول على الأداء الأمثل مع DeepSeek Coder ، تختلف متطلبات RAM اعتمادًا على إصدار النموذج المحدد الذي تستخدمه. فيما يلي النقاط الرئيسية المتعلقة بذاكرة الوصول العشوائي ومواصفات النظام الأخرى:
1. الحد الأدنى لذاكرة الوصول العشوائي: الحد الأدنى للمتطلبات لتشغيل المبرمج Deepseek هو حوالي 16 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي. ومع ذلك ، قد يؤدي ذلك إلى أداء أبطأ ، خاصة مع النماذج الأكبر [4] [5].
2. ذاكرة الوصول العشوائي الموصى بها: من أجل أداء أفضل ، يُنصح أن يكون لديك 64 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي على الأقل. يسمح هذا المبلغ بتشغيل أكثر سلاسة وأوقات معالجة أسرع ، خاصة عند العمل مع نماذج أكثر تعقيدًا أو مجموعات بيانات أكبر [3] [5].
3. المتطلبات الخاصة بالنموذج:
- بالنسبة للإصدارات الأصغر من Deepseek ، مثل Deepseek-R1 ، يتم اقتراح ما لا يقل عن 20 جيجابايت للتشغيل المحلي ، ولكن الحصول على مزيد من ذاكرة الوصول العشوائي (حوالي 80 جيجابايت أو أكثر) سيعزز الإنتاجية والكفاءة بشكل كبير [3].
- قد يتطلب نموذج Deepseek Coder V2 موارد GPU كبيرة جنبًا إلى جنب مع ذاكرة الوصول العشوائي الكافية ؛ على سبيل المثال ، يوصى باستخدام 8 وحدات معالجة الرسومات لكل منها 80 جيجابايت من VRAM للأداء الأمثل في تكوينات معينة [1].
4. اعتبارات وحدة المعالجة المركزية: إلى جانب RAM ، تعد وحدة المعالجة المركزية الحديثة متعددة النواة (ويفضل أن تكون رباعية النواة أو أعلى) ضرورية للتعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي بفعالية. يمكن لوحدة المعالجة المركزية ذات سرعات الساعة الأعلى ودعم مجموعات التعليمات المتقدمة (مثل AVX) تحسين الأداء أثناء استنتاج النموذج [5] [6].
باختصار ، على الرغم من أنه يمكنك تشغيل مشفر Deepseek بأقل من 16 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي ، فإن الهدف من 64 جيجابايت أو أكثر سيوفر تجربة محسنة بشكل كبير ، خاصة عند التعامل مع النماذج الأكبر أو المهام المكثفة للبيانات.
الاستشهادات:
[1] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-the-deepseek-coder-v2-instruct/78825493
[2] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepeek-r1/discussions/19
[3]
[4] https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-tips/how-to-use-deepeek-on-laptop-system-requirements-to-to-download-the-software-and-more/articleshow /117619851.cms
[5] https://www.hardware-corner.net/llm-database/deepseek/
[6] https://huggingface.co/thebloke/deepeek-coder-6.7b-base-gguf
[7]
[8] https://daily.dev/blog/deepseek- everything-you-need-thend-about-this-new-llm-in-one-place