Pentru rularea eficientă a codificatorului Deepseek, GPU -urile recomandate variază în funcție de dimensiunea modelului și de cerințele VRAM. Iată un rezumat al recomandărilor GPU pentru diferite versiuni ale Deepseek:
1. Deepseek-R1-Distill-Qwen-1.5B:
- GPU recomandat: NVIDIA RTX 3060 (12 GB sau mai mare) pentru performanțe standard.
2. Deepseek-R1-Distill-Qwen-7B:
- GPU recomandat: NVIDIA RTX 4080 (16 GB sau mai mare) pentru a gestiona eficient cerințele modelului.
3. Deepseek-R1-Distill-Qwen-14B:
- GPU recomandat: configurare multi-GPU cu NVIDIA RTX 4090 (24 GB) pentru performanțe optime.
4. Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B:
- GPU recomandat: configurare multi-GPU cu NVIDIA RTX 4090 (24 GB sau mai mare) pentru a se adapta dimensiunii modelului mai mare.
5. Pentru modele de înaltă calitate (671B):
-O configurație multi-GPU este esențială, în mod ideal, folosind NVIDIA A100 (80 GB) sau GPU-uri similare de înaltă performanță pentru a gestiona în mod eficient cerințele VRAM extinse [1] [2] [3].
În general, dacă aveți acces la GPU-uri de ultimă generație, cum ar fi NVIDIA A100 sau H100, puteți rula modele mai mari mai eficient. Pentru cei cu resurse limitate, modelele distilate precum versiunile 7B sau 14B sunt mai gestionabile și pot oferi în continuare performanțe semnificative, fără a necesita configurații hardware extinse [1] [4].
Citări:
[1] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-epseek-r1
[2] https://apxml.com/posts/system-requirements-eepseek-models
[3] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-models-in-2025
[4] https://vagon.io/blog/a-tep-by-tep-guide-to-urning-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[5] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-the-deepseek-coder-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-lonest-review-of-this-fre-openai-alternative/
