Để có hiệu suất tối ưu với DeepSeek Coder, các yêu cầu RAM khác nhau tùy thuộc vào phiên bản mô hình cụ thể mà bạn đang sử dụng. Dưới đây là những điểm chính liên quan đến RAM và các thông số kỹ thuật của hệ thống khác:
1. RAM tối thiểu: Yêu cầu tối thiểu để chạy Coder DeepSeek thường là khoảng 16 GB RAM. Tuy nhiên, điều này có thể dẫn đến hiệu suất chậm hơn, đặc biệt là với các mô hình lớn hơn [4] [5].
2. RAM được đề xuất: Để có hiệu suất tốt hơn, nên có ít nhất 64 GB RAM. Số tiền này cho phép hoạt động mượt mà hơn và thời gian xử lý nhanh hơn, đặc biệt khi làm việc với các mô hình phức tạp hơn hoặc bộ dữ liệu lớn hơn [3] [5].
3. Yêu cầu cụ thể theo mô hình:
- Đối với các phiên bản nhỏ hơn của Deepseek, chẳng hạn như Deepseek-R1, tối thiểu 20 GB được đề xuất cho các lần chạy cục bộ, nhưng có nhiều RAM hơn (khoảng 80 GB trở lên) sẽ tăng cường đáng kể thông lượng và hiệu quả [3].
- Mô hình mã hóa DeepSeek V2 có thể yêu cầu các tài nguyên GPU đáng kể cùng với RAM đầy đủ; Chẳng hạn, sử dụng 8 GPU mỗi loại có 80 GB VRAM được khuyến nghị cho hiệu suất tối ưu trong các cấu hình nhất định [1].
4. Cân nhắc CPU: Bên cạnh RAM, CPU đa lõi hiện đại (tốt nhất là lõi tứ hoặc cao hơn) rất cần thiết để xử lý các nhiệm vụ AI một cách hiệu quả. CPU với tốc độ xung nhịp cao hơn và hỗ trợ cho các bộ hướng dẫn nâng cao (như AVX) có thể cải thiện hiệu suất hơn nữa trong quá trình suy luận mô hình [5] [6].
Tóm lại, trong khi bạn có thể chạy DeepSeek Coder với ít nhất là 16 GB RAM, nhắm đến 64 GB trở lên sẽ cung cấp trải nghiệm được cải thiện đáng kể, đặc biệt là khi xử lý các mô hình lớn hơn hoặc các tác vụ tốn nhiều dữ liệu.
Trích dẫn:
[1] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-the-deepseek-coder-v2-instruct/78825493
[2] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[3] https://www.reddit.com/r/elfhosted
[4] https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-tips/how-to-use-deepseek-on-laptop-system-requirements-steps-to-download-the-software-and-more/articleshow /117619851.CMS
[5] https://www.hardware-corner.net/llm-database/deepseek/
[6] https://huggingface.co/TheBloke/deepseek-coder-6.7B-base-GGUF
.
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place