Deepseek-kodaren kan köras på budgetvänliga inställningar, men prestanda och kapacitet kommer att variera betydligt beroende på modellstorleken och hårdvaruspecifikationerna. Här är en detaljerad uppdelning:
Hårdvarukrav
1. Grundläggande krav:
- För mindre modeller, såsom parameterversioner av 1.5B och 7B, är system med 8 GB till 16 GB RAM tillräckliga. En GPU som NVIDIA RTX 3060 eller högre rekommenderas för optimal prestanda [5] [4].
2. Alternativ för mellanklass:
- 14B -modellen kräver cirka 32 GB RAM, medan 33B -modellen behöver minst 64 GB RAM [4] [5]. En GPU som NVIDIA RTX 4080 är lämplig för dessa modeller.
3. High-end krav:
- För större modeller, såsom 671B, är en multi-GPU-installation nödvändig, vanligtvis med 16 NVIDIA A100 GPU: er, vilket kan vara oöverkomligt dyrt (totalt cirka 100 000 till $ 120 000) [2] [5].
4. Budgetvänliga alternativ:
-Användare på en budget kan överväga att köra kvantiserade versioner av större modeller, som kan köras på GPU: er för konsumentkvalitet som RTX 4090. Detta möjliggör tillfredsställande prestanda utan att kräva omfattande avancerade hårdvaruuppsättningar [2] [4].
Slutsats
Även om avancerad hårdvara är avgörande för att driva de största modellerna effektivt, kan mindre modeller köras på mer blygsamma inställningar med adekvat RAM och en anständig GPU. Därför, om du vill använda Deepseek-kodaren utan att investera i avancerad hårdvara, är fokus på mindre eller kvantiserade modeller en livskraftig väg som balanserar prestanda med kostnad.
Citeringar:
]
]
[3] https://www.hardware-corner.net/llm-database/deepseek/
]
[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