Ejecutar turbo con Deepseek-R1 implica integrar las capacidades de Deepseek-R1, un modelo de lenguaje grande, con turbo, que podría referirse a varias aplicaciones o marcos. Sin embargo, no se proporcionan detalles específicos sobre "turbo" en los resultados de búsqueda. Suponiendo que Turbo es un marco o aplicación que utiliza Deepseek-R1 para sus funcionalidades de IA, los requisitos de hardware se centrarían principalmente en admitir Deepseek-R1.
Deepseek-R1 es un modelo de IA de vanguardia con 671 mil millones de parámetros, que requiere recursos computacionales sustanciales. Aquí están los requisitos detallados de hardware para ejecutar modelos Deepseek-R1:
-Requisitos de la GPU: el modelo completo de Deepseek-R1 requiere una configuración multi-GPU debido a sus altos requisitos de VRAM, que son aproximadamente 1,342 GB. Se recomienda una configuración como NVIDIA A100 80GB GPU X16 para un rendimiento óptimo [1] [5]. Para modelos más pequeños, como las variantes destiladas, las GPU como la NVIDIA RTX 3060 (para modelos 1.5B), RTX 3070 (para modelos 7B y 8B), RTX 3080 (para modelos 14B) y RTX 4090 (para modelos 32B) son adecuados [1] [5].
- CPU y RAM: si bien los requisitos específicos de la CPU no se detallan, generalmente se recomienda una CPU que no hay más de 10 años para ejecutar modelos de IA de manera eficiente. Para RAM, se recomienda al menos 16 GB para la mayoría de las configuraciones, aunque los modelos más pequeños pueden ejecutarse con 8 GB [2] [5].
- Almacenamiento: asegúrese de tener al menos 20 GB de espacio de almacenamiento gratuito, preferiblemente en un SSD para un rendimiento más rápido [5].
- Potencia y enfriamiento: las configuraciones más grandes requieren una planificación cuidadosa para la fuente de alimentación y los sistemas de enfriamiento para manejar el aumento del consumo de energía y la generación de calor.
Si "Turbo" se refiere a una aplicación o marco específico, podrían ser necesarios requisitos de hardware adicionales, pero estos dependerían de los detalles de esa aplicación. En general, ejecutar modelos Deepseek-R1 requiere de manera eficiente la alineación del tamaño del modelo con los recursos de hardware disponibles, garantizando la escalabilidad y la compatibilidad.
Citas:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-deployment-setup-2e48
[2] https://www.geeky-gadgets.com/hardware-requirements-for-epseek-r1-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-training-local-deployment-and-hardware-requirements-3mf8
[6] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[7] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-minimum-system-requirements
[8] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
[9] https://www.youtube.com/watch?v=5rhpzgdogle
[10] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepseek-models