DeepSeekコーダーは、予算に優しいセットアップで実行できますが、パフォーマンスと機能はモデルサイズとハードウェアの仕様によって大きく異なります。ここに詳細な内訳があります：
##ハードウェア要件
1。基本要件：
-1.5Bおよび7Bパラメーターバージョンなどの小さなモデルの場合、8GB〜16GBのRAMを備えたシステムで十分です。 NVIDIA RTX 3060以上のGPUは、最適なパフォーマンスに推奨されます[5] [4]。
2。ミッドレンジオプション：
-14Bモデルには約32GBのRAMが必要ですが、33Bモデルには少なくとも64GBのRAMが必要です[4] [5]。 NVIDIA RTX 4080のようなGPUは、これらのモデルに適しています。
3。ハイエンドの要件：
-671Bなどの大規模なモデルの場合、マルチGPUセットアップが必要であり、通常は16個のNVIDIA A100 GPUが含まれます。
4。予算に優しい代替品：
- 予算上のユーザーは、RTX 4090のような消費者グレードGPUで実行できる大規模なモデルの量子化バージョンを実行することを検討できます。これにより、広範なハイエンドハードウェアセットアップを必要とせずに満足のいくパフォーマンスが可能になります[2] [4]。
＃＃ 結論
ハイエンドのハードウェアは、最大のモデルを効果的に実行するために不可欠ですが、適切なRAMとまともなGPUを備えたより控えめなセットアップで小さなモデルを実行できます。したがって、ハイエンドのハードウェアに投資せずにDeepSeekコーダーを使用したい場合は、小型または量子化されたモデルに焦点を当てることは、パフォーマンスとコストのバランスをとる実行可能なパスです。
引用：
[1] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-the-deepseek-coder-v2-instruct/78825493
[2] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1ibl5wr/how_much_money_would_i_need_to_run_r1_deepseek/
[3] https://www.hardware-corner.net/llm-database/deepseek/
[4] https://www.timesnownews.com/technology-science/deepseek-r1-ai-without-cloud-costs-how-to-in-your-an-your-article-117602023
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
[6] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[7] https://www.reddit.com/r/localllm/comments/1i6j3ih/how_to_install_deepseek_what_models_and/
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42865575