DeepSeek-R1 671B:完整硬件要求
概述
DeepSeek-R1 是由中国人工智能初创公司 DeepSeek 开发的最先进的大型语言模型。它拥有6710 亿个参数,性能堪比 OpenAI 的 GPT-4 等领先模型,在数学、编程和复杂推理等任务中表现出色。
该模型使用2,048 个 NVIDIA H800 GPU进行了约两个月的训练,突显了其巨大的计算需求。
鉴于DeepSeek-R1的规模,部署它需要大量的硬件资源。下表概述了DeepSeek-R1及其精简版本的硬件要求:
DeepSeek-R1 的硬件要求
模型变体 | 参数(B) | 显存要求 (GB) | 推荐的 GPU 配置 |
---|---|---|---|
DeepSeek-R1 | 671 | ~1,342 | 多 GPU 设置(例如NVIDIA A100 80GB ×16) |
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | 1.5 | ~0.7 | NVIDIA RTX 3060 12GB或更高版本 |
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | 7 | ~3.3 | NVIDIA RTX 3070 8GB或更高版本 |
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 8 | ~3.7 | NVIDIA RTX 3070 8GB或更高版本 |
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 14 | ~6.5 | NVIDIA RTX 3080 10GB或更高版本 |
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 三十二 | ~14.9 | NVIDIA RTX 4090 24GB |
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 70 | ~32.7 | NVIDIA RTX 4090 24GB ×2 |
关键考虑因素
🔹 VRAM 使用情况
- VRAM 要求是近似的,并且可能根据特定的配置和优化而有所不同。
🔹分布式 GPU 设置
- 部署完整的DeepSeek-R1 671B模型需要多 GPU 设置,因为单个 GPU 无法满足其大量的 VRAM 需求。
🔹精简模型,降低 VRAM 使用率
- 精简版本提供了优化的性能并降低了计算要求,使其更适合单 GPU 设置。
对于无法使用高端硬件的开发人员和研究人员来说,这些精简版本提供了更易于访问的替代方案,保留了重要的推理能力,同时减少了资源消耗。
结论
部署DeepSeek-R1 671B需要强大的计算能力,尤其是对于全尺寸模型而言。然而,精简版本提供了灵活性,使得在性能较弱的硬件配置上运行高效版本成为可能。
文章来源:https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-deployment-setup-2e48