Pentru a rula un model de limbaj standalone precum DeepSeek-R1 32B , este important să aveți în vedere câteva aspecte tehnice. Modelul R1 32B este destul de mare, având aproximativ 32 de miliarde de parametri, ceea ce necesită o configurare puternică a calculatorului.
- Memorie RAM : Modelul va avea nevoie de o cantitate semnificativă de RAM pentru a fi încărcat și rulat eficient.
- Card Video (GPU) : Un GPU puternic este esențial pentru a accelera inferența modelului. Cu toate acestea, există opțiuni mai accesibile pe piață care pot să vă permită să rulați modelul cu performanțe decente.
- Procesor (CPU) : Deși GPU-ul este principalul actor, CPU-ul joacă totuși un rol important, mai ales dacă nu aveți un GPU foarte puternic.
- Stocare : Trebuie să aveți suficient spațiu pe disc pentru a stoca modelul (care poate ocupa zeci de GB) și datele pe care le procesați.
- Alimentare : Asigurați-vă că alimentarea suportă componentele pe care le instalați.
Configurare Recomandată la Cel Mai Mic Preț
1. Procesor (CPU):
- Recomandare: Intel Core i5-12400F sau AMD Ryzen 5 5600X
- Motiv: Aceste procesori oferă un echilibru bun între performanță și preț. Sunt suficient de rapide pentru sarcinile secundare, dar nu vor sărace resursele sistemului dacă aveți un GPU mai slab.
2. Placă Video (GPU):
- Recomandare: NVIDIA RTX 3060 Ti (8GB GDDR6)
- Acest GPU oferă o bună performanță pentru inferența modelului la un preț accesibil.
- Are 8GB de VRAM, care ar trebui să fie suficient pentru a rula DeepSeek-R1 32B cu batch-uri mici.
- Alternativă mai ieftină: NVIDIA GTX 1660 Super (6GB GDDR6)
- Dacă bugetul este restrâns, puteți să mergeți pe o opțiune mai modestă, dar cu riscul unei scăderi a vitezei de inferență.
3. Memorie RAM:
- Recomandare: 32GB DDR4 3200MHz
- Este crucial să aveți cel puțin 32GB de RAM pentru a gestiona modelul și alte aplicații care rulează în paralel.
- Alternativă: 16GB (dacă bugetul este foarte limitat, dar nu este recomandat).
4. Stocare:
- Recomandare: SSD NVMe 1TB (ex: Western Digital SN570 sau Samsung 970 EVO Plus)
- Modelul DeepSeek-R1 32B poate ocupa zeci de GB, iar un SSD rapid va reduce timpul de încărcare și va imbunătăți performanța generală.
5. Placa de Bază (Motherboard):
- Recomandare: ASUS TUF Gaming B660M-PLUS WiFi (pentru Intel) sau MSI B550 TOMAHAWK (pentru AMD)
- Aceste plăci de bază oferă compatibilitate bună cu componentele recomandate și au conectivitate modernă.
6. Alimentare:
- Recomandare: Corsair CV650 (650W, 80+ Bronze)
- O alimentare de calitate este esențială pentru a asigura stabilitatea sistemului, mai ales cu un GPU puternic.
7. Case:
- Recomandare: NZXT H510 Flux sau Cooler Master MasterBox Q300L
- Aceste case oferă un design compact, dar cu suficient spațiu pentru ventilare și cabluri.
8. Sistem de Refrizere:
- Recomandare: Cooler Master Hyper 212 RGB ou stock cooler
- Un radiator de calitate va menține temperaturile sub control, mai ales dacă CPU-ul este supus sarcini mari.
Estimare a Preturilor
CPU
|
AMD Ryzen 7 5700X
|
149,99 USD
|
Motherboard
|
MSI B550-A PRO
|
120 USD - 150 USD
|
RAM
|
32 GB (2x16 GB)
Corsair Vengeance LPX DDR4-3200 |
80 USD - 100 USD
|
Storage
|
SSD M.2 NVME SAMSUNG 970 EVO PLUS 1TB
|
100 USD - 120 USD
|
GPU
|
AMD Radeon RX 7600
|
269 USD - 300 USD
|
PSU
|
Corsair RM650x
(650W)
|
100 USD - 120 USD
|
Case
|
NZXT H510
|
70 USD - 90 USD
|
Cooling
|
Cooler Master Hyper 212 RGB Black Edition
|
40 USD - 60 USD
|
Total Aproximativ: |
|
Opțiuni de Optimizare a Bugetului
Dacă doriți să reduceți costurile:
- Utilizați un GPU mai mic (cum ar fi GTX 1660 Super) și creșteți RAM-ul la 32GB.
- Optați pentru o placă de bază mai ieftină, dar asigurați-vă că este compatibilă cu CPU-ul și GPU-ul.
- Puteți să folosiți un SSD mai mic (500GB), dar modelul DeepSeek-R1 32B va ocupa aproximativ 40GB, deci 1TB este recomandat.
Considerații Suplimentare
- Sistem de Operare: Asigurați-vă că utilizați un Linux (cum ar fi Ubuntu sau Linux Mint), deoarece majoritatea bibliotecilor și instrumentelor pentru IA sunt bine susținute pe această platformă.
- Driveri GPU: Instalați driverii NVIDIA cu suport pentru CUDA, deoarece aceștia vor permite utilizarea optimizată a GPU-ului.
- Framework-uri AI: Folosiți biblioteci precum PyTorch sau Hugging Face Transformers pentru a încărca și rula modelul.
Instalare pe Linux Mint
Prima generație a modelelor de raționament Deepseek cu performanțe comparabile cu OpenAI-O1, inclusiv șase modele dense distilate de Deepseek-R1 bazate pe Llama și Qwen. Modelele de raționament din prima generație Deepseek, obținând performanțe comparabile cu OpenAI-O1 în sarcinile de matematică, cod și raționament.
Modele distilate
Echipa Deepseek a demonstrat că modelele de raționament ale modelelor mai mari pot fi distilate în modele mai mici, ceea ce duce la o performanță mai bună în comparație cu modelele de raționament descoperite prin RL pe modele mici.
Link suport: https://ollama.com/library/deepseek-r1:32bLicenţă
Greutățile modelului sunt autorizate sub licența MIT. Seria Deepseek-R1 acceptă utilizarea comercială, permite modificări și lucrări derivate, inclusiv, fără a se limita la, distilarea pentru instruirea altor LLM-uri. Vă rugăm să rețineți că:
Modelele distilate QWEN sunt derivate din seria QWEN-2.5, care sunt licențiate inițial sub licența Apache 2.0, iar acum sunt finalizate cu probe de 800k curate cu Deepseek-R1.
Modelul distilat Llama 8B este derivat din llama3.1-8b-base și este licențiat inițial sub licența LLAMA3.1.
Modelul distilat Llama 70B este derivat din Instruct Llama3.3-70B și este licențiat inițial sub licența LLAMA3.3.
Notă: selectarea informațiilor și structurarea articolului a fost realizată cu Claude 3 Haiku, DeepSeek, QWEN2.5-Plus și GPT-40.