Aby skutecznie uruchomić Coder Deepseek, zalecane GPU różnią się w zależności od wielkości modelu i jego wymagań VRAM. Oto podsumowanie zaleceń GPU dla różnych wersji Deepseek:
1. Deepseek-R1-Distill-Qwen-1.5b:
- Zalecany GPU: NVIDIA RTX 3060 (12 GB lub wyższy) dla standardowej wydajności.
2. Deepseek-R1-Distill-Qwen-7B:
- Zalecany GPU: NVIDIA RTX 4080 (16 GB lub wyższy) do skutecznego obsługi wymagań modelu.
3. Deepseek-R1-Distill-Qwen-14b:
- Zalecany GPU: konfiguracja Multi-GPU z NVIDIA RTX 4090 (24 GB) dla optymalnej wydajności.
4. Deepseek-R1-Distill-Qwen-32b:
- Zalecany GPU: konfiguracja Multi-GPU z NVIDIA RTX 4090 (24 GB lub wyższą), aby pomieścić większy rozmiar modelu.
5. W przypadku modeli wysokiej klasy (671b):
-Konfiguracja Multi-GPU jest niezbędna, najlepiej używa NVIDIA A100 (80 GB) lub podobnego GPU o wysokiej wydajności do skutecznego zarządzania rozległymi wymaganiami VRAM [1] [2] [3].
Ogólnie rzecz biorąc, jeśli masz dostęp do wysokiej klasy GPU, takich jak NVIDIA A100 lub H100, możesz skuteczniej uruchamiać większe modele. Dla osób z ograniczonymi zasobami modele destylowane, takie jak wersje 7B lub 14B, są łatwiejsze do zarządzania i mogą nadal zapewnić znaczną wydajność bez wymagania rozległych konfiguracji sprzętu [1] [4].
Cytaty:
[1] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
[2] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepseek-models
[3] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-models-in-2025
[4] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[5] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-the-deepseek-koder-v2-instruct/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-this-free-openai-alternative/