A execução do Turbo com o Deepseek-R1 envolve a integração dos recursos do Deepseek-R1, um modelo de idioma grande, com o Turbo, que pode se referir a várias aplicações ou estruturas. No entanto, detalhes específicos sobre "turbo" não são fornecidos nos resultados da pesquisa. Supondo que o Turbo seja uma estrutura ou aplicação que utiliza o DeepSeek-R1 para suas funcionalidades de IA, os requisitos de hardware se concentrariam principalmente no suporte ao Deepseek-R1.
O Deepseek-R1 é um modelo de IA de última geração com 671 bilhões de parâmetros, exigindo recursos computacionais substanciais. Aqui estão os requisitos detalhados de hardware para executar modelos Deepseek-R1:
-Requisitos da GPU: O modelo completo de Deepseek-R1 requer uma configuração multi-GPU devido aos seus altos requisitos de VRAM, que são aproximadamente 1.342 GB. Uma configuração como NVIDIA A100 80 GB GPUS X16 é recomendada para o desempenho ideal [1] [5]. Para modelos menores, como as variantes destiladas, as GPUs como o NVIDIA RTX 3060 (para modelos 1,5b), RTX 3070 (para modelos 7B e 8B), RTX 3080 (para modelos 14b) e RTX 4090 (para modelos 32b) são adequados [1] [5].
- CPU e RAM: Embora os requisitos específicos da CPU não sejam detalhados, uma CPU não é geralmente recomendada para a execução de modelos de IA com eficiência. Para a RAM, pelo menos 16 GB é recomendado para a maioria das configurações, embora modelos menores possam funcionar com 8 GB [2] [5].
- Armazenamento: verifique se você possui pelo menos 20 GB de espaço de armazenamento gratuito, de preferência em um SSD para um desempenho mais rápido [5].
- Poder e resfriamento: configurações maiores requerem um planejamento cuidadoso para a fonte de alimentação e sistemas de refrigeração para lidar com o aumento do consumo de energia e da geração de calor.
Se "Turbo" referir -se a um aplicativo ou estrutura específico, requisitos adicionais de hardware podem ser necessários, mas eles dependeriam das especificidades desse aplicativo. Geralmente, a execução dos modelos Deepseek-R1 requer com eficiência alinhar o tamanho do modelo com os recursos de hardware disponíveis, garantindo escalabilidade e compatibilidade.
Citações:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requiirements-optial-deployment-setup-2e48
[2] https://www.geeky-gadgets.com/hardware-requirements-for-deepseek-r1-ai-ai-models/
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/406370
[4] https://www.youtube.com/watch?v=aspghov6leq
[5] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture-drening-local-deployment-and-hardware-requirements-3mf8
[6] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[7] https://www.oneclickitsolution.com/cencerofexcellence/aiml/deepseek-models-minimum-system-requirements
[8] https://apxml.com/postss/gpu-requiements-deepseek-r1
[9] https://www.youtube.com/watch?v=5rhpzgdogle
[10] https://apxml.com/postss/system-requirements-deepseek-models