تختلف متطلبات الأجهزة الخاصة بـ DeepSeek Coder V2 و Deepseek R1 بشكل كبير ، مما يعكس قدراتها المميزة وحالات الاستخدام المقصودة.
متطلبات Deepseek Coder V2
Deepseek Coder V2 هو نموذج منظمة العفو الدولية متخصصة مصمم لمهام الترميز ، ويتطلب موارد أجهزة كبيرة للأداء الأمثل. تشمل المواصفات الرئيسية:- المعالج: وحدة المعالجة المركزية الحديثة متعددة النواة ، من الناحية المثالية Intel Core i7 من الجيل الثامن أو AMD Ryzen 5 من الجيل الثالث أو الأحدث. يوصى بوحدة المعالجة المركزية مع ما لا يقل عن 6 إلى 8 نوى لتحسين أداء.
- ذاكرة الوصول العشوائي: ما لا يقل عن 16 جيجابايت مطلوب ، ولكن 64 جيجابايت مفضل للتعامل مع النماذج الأكبر بشكل فعال.
- GPU: للنسخة الكاملة من Deepseek Coder V2 ، وخاصة في تنسيق BF16 ، فهي تفرض 8 وحدات معالجة الرسومات ، ولكل منها 80 جيجابايت من VRAM. يبرز هذا المطلب احتياجات الموارد الواسعة للنموذج للتشغيل والاستدلال الفعال [1] [5] [9].
متطلبات Deepseek R1
Deepseek R1 ، من ناحية أخرى ، يقدم أحجام نموذجية مختلفة تلبي قدرات الأجهزة المختلفة. متطلباتها أكثر مرونة مقارنة بـ Coder V2:- المعالج: على غرار Coder V2 ، يوصى بوحدة المعالجة المركزية الحديثة متعددة النواة ، ولكن الجيل المحدد أقل أهمية.
- ذاكرة الوصول العشوائي: بالنسبة للطرز الأصغر (مثل إصدار 1.5B) ، قد يكون من الضروري فقط 20 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي ، في حين أن النماذج الأكبر (تصل إلى 70 ب) تتطلب المزيد من الذاكرة بشكل كبير بين ذاكرة الوصول العشوائي و GPU VRAM لتلبية أو تجاوز 80 GB ** [2] [6] [8].
- GPU: تختلف متطلبات وحدة معالجة الرسومات حسب حجم النموذج. يمكن أن تعمل النماذج الأصغر على وحدات معالجة الرسومات الأقل قوة ، في حين أن النماذج الكبيرة تتطلب وحدات معالجة الرسومات الراقية مثل سلسلة NVIDIA RTX للأداء الأمثل [3] [4].
باختصار ، إذا كان لديك نظام ذو موارد محدودة ، فقد تفكر في البدء في النماذج الأصغر في DeepSeek R1. على النقيض من ذلك ، إذا كنت مجهزًا بأجهزة متطورة قادرة على دعم وحدات معالجة الرسومات المتعددة وكميات كبيرة من ذاكرة الوصول العشوائي ، فستكون Deepseek Coder V2 مناسبة لمهام الترميز الأكثر تخصصًا.
الاستشهادات:
[1] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-the-deepseek-coder-v2-instruct/78825493
[2] https://digialps.com/run-deepseek-r1-locally-a-full-guide-my-honest-review-of-tis-free-openai-alternate/
[3] https://www.hardware-corner.net/llm-database/deepseek/
[4]
[5] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder-v2/issues/26
[6]
[7]
[8] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepeek-r1/discussions/19
[9] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepseek-coder-v2-instruct