DeepSeek Coder V2 및 DeepSeek R1에 대한 하드웨어 요구 사항은 고유 한 기능과 의도 된 사용 사례를 반영하여 크게 다릅니다.
DeepSeek Coder v2 요구 사항
DeepSeek Coder v2는 코딩 작업을 위해 설계된 특수 AI 모델로 최적의 성능을 위해 상당한 하드웨어 리소스가 필요합니다. 주요 사양은 다음과 같습니다.- 프로세서 : 현대적인 멀티 코어 CPU, 이상적으로는 8 세대의 인텔 코어 i7 또는 3 세대 또는 최신의 AMD Ryzen 5. 더 나은 성능을 위해 최소 6 ~ 8 코어가있는 CPU가 권장됩니다.
-RAM : 최소 16GB가 필요하지만 더 큰 모델을 효과적으로 처리하려면 64GB가 선호됩니다.
-GPU : DeepSeek Coder v2의 정식 버전, 특히 BF16 형식의 경우 각각 80GB의 VRAM을 갖는 8GPU를 규정합니다. 이 요구 사항은 효율적인 운영 및 추론을위한 모델의 광범위한 리소스 요구를 강조합니다 [1] [5] [9].
DeepSeek R1 요구 사항
반면 DeepSeek R1은 다른 하드웨어 기능을 수용하는 다양한 모델 크기를 제공합니다. 코더 v2에 비해 요구 사항이 더 유연합니다.- 프로세서 : Coder V2와 유사한 현대적인 멀티 코어 CPU가 권장되지만 특정 세대는 덜 중요합니다.
-RAM : 소규모 모델 (1.5B 버전 등)의 경우 20GB의 RAM 만 필요할 수 있으며, 대형 모델 (최대 70B)은 시스템 RAM과 GPU VRAM을 결합하여 80을 충족하거나 초과하는 것이 훨씬 더 많을 것입니다. GB ** [2] [6] [8].
-GPU : GPU 요구 사항은 모델 크기에 따라 다릅니다. 소규모 모델은 덜 강력한 GPU에서 실행될 수있는 반면, 대형 모델은 최적의 성능을 위해 NVIDIA RTX 시리즈와 같은 고급 GPU를 필요로합니다 [3] [4].
요약하면, 자원이 제한된 시스템이있는 경우 DeepSeek R1의 작은 모델로 시작하는 것을 고려할 수 있습니다. 대조적으로, 다수의 GPU 및 많은 양의 RAM을 지원할 수있는 고급 하드웨어가 장착 된 경우 DeepSeek Coder V2는보다 전문화 된 코딩 작업에 적합합니다.
인용 :
[1] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-the-deepseek-v2-instruct/78825493
[2] https://digialps.com/run-deepseek-r1-locally-a-full-guide-my-honest-review-of-sfee-openai-alternative/
[3] https://www.hardware-corner.net/llm-database/deepseek/
[4] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analysis/
[5] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder-v2/issues/26
[6] https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1icv7wv/hardware_requirements_for_for_running_the_full_size/
[7] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-instruct-gguf/
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-v2-instruct