DeepSeek R1 modelinin 70 milyar parametreli sürümünü veya 671 milyar parametreli tam sürümünü (full-scale) yerel bir bilgisayarda çalıştırmak için GPU seçimi, modelin boyutuna ve optimizasyon tekniklerine bağlıdır. İşte önerilen GPU’lar ve yapılandırmalar:
1. 70 Milyar Parametreli Sürüm (Distill veya Quantized)
Bu boyuttaki modeller, nicemleme (quantization) gibi optimizasyon teknikleriyle tek veya çoklu GPU’larda çalıştırılabilir:
- NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM):
- 4-bit nicemleme ile 70B modeli ~46 GB VRAM gerektirir ve iki RTX 4090 kullanılarak dağıtık bir kurulumla çalıştırılabilir 211.
- Nicemleme olmadan FP16 hassasiyetinde çalıştırmak için ~181 GB VRAM gereklidir; bu durumda üç NVIDIA A100 80GB GPU önerilir 2.
- NVIDIA A100/A10G/L40:
- Özellikle A100 80GB, nicemleme kullanılmadan bile yüksek bellek kapasitesi sunar. Tek GPU ile sınırlı performans sağlarken, iki A100 ile verimli dağıtık işlem mümkündür 110.
2. Tam Sürüm (671B Parametre)
671B parametreli tam sürüm, veri merkezi sınıfı GPU’lar ve çoklu kurulum gerektirir:
- NVIDIA H100/H200 (80GB VRAM):
- FP16 hassasiyetinde ~1,543 GB VRAM gerektiren bu model, en az 16 H100 GPU ile dağıtık bir sistemde çalıştırılabilir 16.
- 4-bit nicemleme ile VRAM ihtiyacı ~386 GB‘a düşer ve 6 H100 GPU yeterlidir 611.
- NVIDIA A100 80GB:
- Daha düşük maliyetli bir alternatif olarak, 16 A100 GPU ile FP16 hassasiyetinde çalıştırılabilir 26.
3. Optimizasyon Stratejileri
- Nicemleme (Quantization): 4-bit veya 8-bit formatları, VRAM kullanımını %70-80 oranında azaltır 110. Örneğin, 70B modelini iki RTX 4090 ile çalıştırmak için 4-bit nicemleme şarttır 2.
- Dağıtık GPU Kurulumu: Model paralelliği veya veri paralelliği teknikleriyle bellek yükü birden fazla GPU’ya paylaştırılır 612.
- Batch Boyutu Ayarlama: Küçük batch boyutları, bellek tüketimini düşürür ancak işlem hızını etkileyebilir 10.
4. Pratik Öneriler
- Oyun Bilgisayarları: RTX 4060 gibi düşük seviyeli GPU’lar 70B modelini çalıştırabilir ancak işlem süreleri çok uzun olur (örneğin, 16 dakika/yazı) 4.
- Bulut Çözümleri: Ücretsiz GPU kaynakları (örneğin, Tencent Cloud Studio‘nun T4 GPU’ları) 14B gibi daha küçük modeller için uygundur 12.
Sonuç
- 70B Modeli İçin: İki RTX 4090 (4-bit nicemleme ile) veya üç A100 80GB (FP16 hassasiyetinde).
- 671B Modeli İçin: En az 6 H100 GPU (4-bit) veya 16 H100/A100 GPU (FP16).
Detaylı VRAM gereksinimleri ve kurulum örnekleri için ApX Machine Learning ve Ollama kılavuzları kaynaklarına göz atabilirsiniz.
Bir yanıt yazın