DeepSeek Coder는 예산 친화적 인 설정에서 실행할 수 있지만 성능 및 기능은 모델 크기 및 하드웨어 사양에 따라 크게 다릅니다. 다음은 자세한 고장입니다.
하드웨어 요구 사항
1. 기본 요구 사항 :
- 1.5B 및 7B 매개 변수 버전과 같은 소규모 모델의 경우 8GB ~ 16GB RAM을 가진 시스템만으로도 충분합니다. NVIDIA RTX 3060 이상과 같은 GPU는 최적의 성능을 위해 권장됩니다 [5] [4].
2. 미드 레인지 옵션 :
-14B 모델에는 약 32GB의 RAM이 필요하지만 33B 모델에는 64GB 이상의 RAM이 필요합니다 [4] [5]. NVIDIA RTX 4080과 같은 GPU는 이러한 모델에 적합합니다.
3. 고급 요구 사항 :
-671B와 같은 대규모 모델의 경우 일반적으로 16 개의 NVIDIA A100 GPU가 포함 된 다중 GPU 설정이 필요합니다.
4. 예산 친화적 인 대안 :
-예산의 사용자는 RTX 4090과 같은 소비자 등급 GPU에서 실행할 수있는 양자화 된 버전의 대형 모델을 실행하는 것을 고려할 수 있습니다. 이는 광범위한 고급 하드웨어 설정이 필요없이 만족스러운 성능을 허용합니다 [2] [4].
결론
고급 하드웨어는 가장 큰 모델을 효과적으로 실행하는 데 필수적이지만 적절한 RAM과 괜찮은 GPU를 사용하여 더 작은 설정에서 작은 모델을 실행할 수 있습니다. 따라서 고급 하드웨어에 투자하지 않고 DeepSeek 코더를 사용하려는 경우 소규모 또는 양자화 된 모델에 중점을 두는 것은 성능의 비용과 균형을 유지하는 실행 가능한 경로입니다.
인용 :
[1] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-the-deepseek-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-install-and-run-on-your-pc-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