Để chạy hiệu quả Coder DeepSeek, GPU được đề xuất khác nhau dựa trên kích thước mô hình và các yêu cầu VRAM của nó. Đây là bản tóm tắt các đề xuất GPU cho các phiên bản khác nhau của DeepSeek:
1.
- GPU được đề xuất: NVIDIA RTX 3060 (12GB trở lên) cho hiệu suất tiêu chuẩn.
2. Deepseek-R1-Distill-Qwen-7b:
- GPU được đề xuất: NVIDIA RTX 4080 (16GB trở lên) để xử lý các yêu cầu của mô hình một cách hiệu quả.
3. Deepseek-R1-Distill-Qwen-14b:
- GPU được đề xuất: Thiết lập đa GPU với NVIDIA RTX 4090 (24GB) để thực hiện tối ưu.
4. Deepseek-R1-Distill-Qwen-32b:
- GPU được đề xuất: Thiết lập đa GPU với NVIDIA RTX 4090 (24GB trở lên) để phù hợp với kích thước mô hình lớn hơn.
5. Đối với các mô hình cao cấp (671b):
-Một thiết lập đa GPU là rất cần thiết, lý tưởng sử dụng NVIDIA A100 (80GB) hoặc GPU hiệu suất cao tương tự để quản lý các yêu cầu VRAM mở rộng một cách hiệu quả [1] [2] [3].
Nói chung, nếu bạn có quyền truy cập vào GPU cao cấp, chẳng hạn như NVIDIA A100 hoặc H100, bạn có thể chạy các mô hình lớn hơn hiệu quả hơn. Đối với những người có nguồn lực hạn chế, các mô hình chưng cất như phiên bản 7B hoặc 14B dễ quản lý hơn và vẫn có thể cung cấp hiệu suất đáng kể mà không cần thiết lập phần cứng rộng rãi [1] [4].
Trích dẫn:
[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
[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/l Labrary
.