概述
DeepSeek-R1 是由中國AI新創公司DeepSeek開發的最先進大型語言模型。擁有 6710億參數，其性能媲美OpenAI的GPT-4，在數學、編程和複雜推理等任務上表現卓越。
該模型使用約 2048顆NVIDIA H800 GPU 進行訓練，持續時間約為 兩個月，這突顯了其龐大的計算需求。
鑒於其規模，部署 DeepSeek-R1 需要顯著的硬體資源。下面的表格概述了 DeepSeek-R1 及其精簡變體的硬體需求：
DeepSeek-R1的硬體需求
| 模型變體 | 參數 (十億) | VRAM需求 (GB) | 推薦GPU配置 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1 | 671 | ~1342 | 多GPU配置（例如，NVIDIA A100 80GB ×16） |
| DeepSeek-R1-精簡-Qwen-1.5B | 1.5 | ~0.7 | NVIDIA RTX 3060 12GB 或更高 |
| DeepSeek-R1-精簡-Qwen-7B | 7 | ~3.3 | NVIDIA RTX 3070 8GB 或更高 |
| DeepSeek-R1-精簡-Llama-8B | 8 | ~3.7 | NVIDIA RTX 3070 8GB 或更高 |
| DeepSeek-R1-精簡-Qwen-14B | 14 | ~6.5 | NVIDIA RTX 3080 10GB 或更高 |
| DeepSeek-R1-精簡-Qwen-32B | 32 | ~14.9 | NVIDIA RTX 4090 24GB |
| DeepSeek-R1-精簡-Llama-70B | 70 | ~32.7 | NVIDIA RTX 4090 24GB ×2 |
關鍵考量
🔹 VRAM使用
- VRAM需求為大約值，具體數據可能根據配置和優化有所不同。
🔹 分佈式GPU配置
- 部署完整的 DeepSeek-R1 671B 模型需要多GPU配置，因為單顆GPU無法滿足其大規模的VRAM需求。
🔹 降低VRAM需求的精簡模型
- 精簡變體提供優化性能，減少計算需求，使其更適合單GPU配置。
對於沒有高端硬體的開發者和研究人員來說，這些精簡版本提供了一個更容易獲得的替代方案，在減少資源消耗的同時，保留了顯著的推理能力。
結論
部署 DeepSeek-R1 671B 需要龐大的計算能力，特別是對於完整模型而言。然而，精簡變體的可用性提供了靈活性，使其能在較弱的硬體配置上運行高效版本。
原文出處：https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-deployment-setup-2e48
共有 0 則留言
文字內容提供幾種功能：
1) --- 會變成分隔線（上一行必須是空白）
2) # 會變成一級標題
3) ## 會變成二級標題
4) ### 會變成三級標題
5) **粗體文字**會顯示粗體文字
6) ```當第一行與最後一行會顯示程式碼
7) 請搜尋 Markdown 語法，了解各種格式
1) --- 會變成分隔線（上一行必須是空白）
2) # 會變成一級標題
3) ## 會變成二級標題
4) ### 會變成三級標題
5) **粗體文字**會顯示粗體文字
6) ```當第一行與最後一行會顯示程式碼
7) 請搜尋 Markdown 語法，了解各種格式
熱門文章