Pour exécuter efficacement le codeur Deepseek, les GPU recommandés varient en fonction de la taille du modèle et de ses exigences VRAM. Voici un résumé des recommandations GPU pour différentes versions de Deepseek:
1. Deepseek-R1-Distill-Qwen-1.5b:
- GPU recommandé: NVIDIA RTX 3060 (12 Go ou plus) pour les performances standard.
2. Deepseek-R1-Distill-Qwen-7b:
- GPU recommandé: NVIDIA RTX 4080 (16 Go ou plus) pour gérer efficacement les exigences du modèle.
3. Deepseek-R1-Distill-Qwen-14b:
- GPU recommandé: configuration multi-GPU avec NVIDIA RTX 4090 (24 Go) pour des performances optimales.
4. Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B:
- GPU recommandé: configuration multi-GPU avec NVIDIA RTX 4090 (24 Go ou plus) pour accueillir la plus grande taille de modèle.
5. Pour les modèles haut de gamme (671b):
- Une configuration multi-GPU est essentielle, utilisant idéalement NVIDIA A100 (80 Go) ou des GPU à haute performance similaires pour gérer efficacement les exigences VRAM étendues [1] [2] [3].
En général, si vous avez accès à des GPU haut de gamme, comme le NVIDIA A100 ou H100, vous pouvez exécuter des modèles plus importants plus efficacement. Pour ceux qui ont des ressources limitées, des modèles distillés comme les versions 7B ou 14B sont plus gérables et peuvent toujours offrir des performances significatives sans nécessiter de configurations matérielles approfondies [1] [4].
Citations:
[1] https://apxml.com/posts/gpu-requiments-eepseek-r1
[2] https://apxml.com/posts/system-requiments-deepseek-models
[3] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requiments-guide-for-deepseek-models-ing-2025
[4] https://vagon.io/blog/a-step-by-tep-guide-to--deepseek-r1-on-vagon-nud-desktops
[5] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requiments-for-the-deepseek-coder-v2-struct/78825493
[6] https://www.youtube.com/watch?v=lvhJelv8090
[7] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-instruct-gguf/
[8] https://digialps.com/run-deepseek-r1-locally-a-full-guide-my-honest-review-of-this-libre-openai-alternative/