Para ejecutar eficientemente Deepseek Coder, las GPU recomendadas varían según el tamaño del modelo y sus requisitos de VRAM. Aquí hay un resumen de las recomendaciones de GPU para diferentes versiones de Deepseek:
1. Deepseek-R1-Distill-Qwen-1.5b:
- GPU recomendado: NVIDIA RTX 3060 (12 GB o superior) para el rendimiento estándar.
2. Deepseek-R1-Distill-Qwen-7b:
- GPU recomendado: NVIDIA RTX 4080 (16 GB o superior) para manejar los requisitos del modelo de manera efectiva.
3. Deepseek-R1-Distill-Qwen-14b:
- GPU recomendado: configuración de múltiples GPU con NVIDIA RTX 4090 (24 GB) para un rendimiento óptimo.
4. Deepseek-R1-Distill-Qwen-32b:
- GPU recomendado: configuración de múltiples GPU con NVIDIA RTX 4090 (24 GB o superior) para acomodar el tamaño del modelo más grande.
5. Para modelos de alta gama (671b):
-Una configuración de múltiples GPU es esencial, idealmente utilizando NVIDIA A100 (80GB) o GPU de alto rendimiento similar para administrar requisitos VRAM extensos de manera efectiva [1] [2] [3].
En general, si tiene acceso a GPU de alta gama, como el NVIDIA A100 o H100, puede ejecutar modelos más grandes de manera más eficiente. Para aquellos con recursos limitados, los modelos destilados como las versiones 7B o 14B son más manejables y aún pueden ofrecer un rendimiento significativo sin requerir configuraciones de hardware extensas [1] [4].
Citas:
[1] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-epseek-r1
[2] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepseek-models
[3] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-epseek-models-in-2025
[4] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagoncloud-desktops
[5] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-theepseek-coder-v2-instruct/78825493
[6] https://www.youtube.com/watch?v=lvhjelv8090
[7] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-instruct-guf//
[8] https://digialps.com/run-deepseek-r1-locally-a-afull-buide-my-honest-review-of-this-free-openai-alternative/
