Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Millised on erinevused riistvara nõuetes DeepSEEK Coderi V2 ja R1 vahel


Millised on erinevused riistvara nõuetes DeepSEEK Coderi V2 ja R1 vahel


DEEPSEEK CODER V2 Nõuded

Deepseek Coder V2 on spetsialiseeritud AI -mudel, mis on loodud kodeerimiseks, nõudes optimaalseks jõudluseks olulisi riistvara ressursse. Peamised spetsifikatsioonid hõlmavad järgmist:

- Protsessor: kaasaegne mitmetuumaline protsessor, ideaaljuhul Inteli tuum i7 8. põlvkonnast või AMD Ryzen 5 3. põlvkonnast või uuemast. Paremaks jõudluseks on soovitatav vähemalt 6–8 südamikuga protsessor.
- RAM: vaja on vähemalt 16 GB, kuid suuremate mudelite tõhusaks käsitsemiseks eelistatakse 64 GB.
- GPU: Deepseek Coderi V2 täisversiooni jaoks, eriti BF16 -vormingus, volitab see 8 GPU -d, millest igaühel on 80 GB VRAM. See nõue toob esile mudeli ulatuslikud ressursside vajadused tõhusaks toimimiseks ja järeldusteks [1] [5] [9].

Deepseek R1 nõuded

Deepseek R1 seevastu pakub erinevaid mudelisuurusi, mis vastavad erinevatele riistvaravõimalustele. Selle nõuded on Coderi V2 -ga võrreldes paindlikumad:

- Protsessor: Sarnaselt Coder V2-ga on soovitatav kaasaegne mitmetuumaline protsessor, kuid konkreetne põlvkond on vähem kriitiline.
- RAM: väiksemate mudelite jaoks (nagu 1,5B versioon) võib olla vajalik ainult 20 GB muutmälu, samas kui suuremad mudelid (kuni 70B) nõuavad märkimisväärselt rohkem mälu - ideaalselt ühendades süsteemi RAM ja GPU VRAM, et see vastaks või ületab 80 GB ** [2] [6] [8].
- GPU: GPU nõuded varieeruvad mudeli suuruse järgi. Väiksemad mudelid võivad töötada vähem võimsate GPU-dega, samas kui suuremad mudelid nõuavad tipptasemel GPU-sid, näiteks NVIDIA RTX-seeria optimaalseks jõudluseks [3] [4].

Kokkuvõtlikult võib öelda, et kui teil on piiratud ressurssidega süsteem, võiksite kaaluda Deepseek R1 väiksemate mudelite alustamist. Seevastu, kui olete varustatud tipptasemel riistvaraga, mis on võimeline toetama mitut GPU-d ja suures koguses RAM-i, siis sobiks Deepseek Coder V2 spetsialiseeritumate kodeerimisülesannete jaoks.

Tsitaadid:
]
]
[3] https://www.hardware-corner.net/llm-database/deepseek/
]
[5] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder-v2/issues/26
]
[7] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-instruct-guf/
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/dicussions/19
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-v2-instruct