Efektyviai paleisti „Deepseee Coder“, rekomenduojamas GPU skiriasi priklausomai nuo modelio dydžio ir jo VRAM reikalavimų. Čia pateikiama GPU rekomendacijų, skirtų skirtingoms „Deepseek“ versijoms, santrauka:
1. „Deepseek-R1-Distill-Qwen-1.5b“:
- Rekomenduojama GPU: „NVIDIA RTX 3060“ (12 GB ar aukštesnė) standartiniam našumui.
2. Deepseek-R1-Distill-Qwen-7b:
- Rekomenduojamas GPU: NVIDIA RTX 4080 (16 GB ar aukštesnis), kad būtų efektyviai patenkinti modelio reikalavimai.
3. „Deepseek-R1-Distill-Qwen-14B“:
- Rekomenduojamas GPU: „Multi-GPU“ sąranka su „NVIDIA RTX 4090“ (24 GB), kad būtų optimalus našumas.
4. „Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B“:
- Rekomenduojamas GPU: „Multi-GPU“ sąranka su „NVIDIA RTX 4090“ (24 GB ar aukštesnė), kad būtų galima pritaikyti didesnį modelio dydį.
5. Aukščiausios klasės modeliams (671B):
-„Multi-GPU“ sąranka yra būtina, idealiu atveju naudojant „NVIDIA A100“ (80 GB) ar panašų aukštos kokybės GPU, kad būtų galima efektyviai valdyti didelius VRAM reikalavimus [1] [2] [3].
Apskritai, jei turite prieigą prie aukščiausios klasės GPU, pavyzdžiui, „NVIDIA A100“ ar „H100“, galite efektyviau paleisti didesnius modelius. Tiems, kurie turi ribotus išteklius, distiliuoti modeliai, tokie kaip 7B ar 14B versijos, yra lengviau valdomos ir vis tiek gali užtikrinti reikšmingą našumą, nereikalaujant didelių aparatūros sąrankų [1] [4].
Citatos:
[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-sphe-sph-puide-to-running-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-honest-reeview-of-fi-openai-alternative/