Для ефективного запуску DeepSeek Coder рекомендований GPU змінюється залежно від розміру моделі та її вимог VRAM. Ось короткий зміст рекомендацій GPU для різних версій DeepSeek:
1. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5b:
- Рекомендована GPU: NVIDIA RTX 3060 (12 Гб або вище) для стандартних продуктивності.
2. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7b:
- Рекомендована GPU: NVIDIA RTX 4080 (16 Гб або вище) для ефективного вирішення вимог моделі.
3. DeepSeek-R1-DISTILL-QWEN-14B:
- Рекомендована GPU: Налаштування мульти-GPU з NVIDIA RTX 4090 (24 ГБ) для оптимальної продуктивності.
4. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32b:
- Рекомендована GPU: налаштування мульти-GPU з NVIDIA RTX 4090 (24 ГБ або вище) для розміщення більшого розміру моделі.
5. Для моделей високого класу (671b):
-Налаштування мульти-GPU є важливим, в ідеалі, що використовує NVIDIA A100 (80 ГБ) або подібні високоефективні графічні процесори для ефективного управління широкими вимогами VRAM [1] [2] [3].
Взагалі, якщо у вас є доступ до високого класу GPU, таких як NVIDIA A100 або H100, ви можете більш ефективно запускати більші моделі. Для тих, хто має обмежені ресурси, дистильовані моделі, такі як версії 7B або 14B, є більш керованими і все ще можуть забезпечити значну продуктивність, не вимагаючи великих налаштувань обладнання [1] [4].
Цитати:
[1] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepeek-r1
[2] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepeek-models
.
[4] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-running-deepseek-on-on-vagon-cloud-desktops
[5] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirementsfor-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-full-guide-my-honest-review-of-this-free-openai-alternative/