DeepSeek-R1 70B

 

1. Yêu cầu VRAM cho DeepSeek-R1 70B

• Phiên bản full weights (FP16/FP32):

  • Cần khoảng ~140 GB VRAM để load mô hình nguyên bản.

  • Tuy nhiên, thực tế triển khai thường sử dụng kỹ thuật tối ưu (như FlashAttention, tensor parallelism) giúp giảm xuống còn ~32.7 GB VRAM ở độ chính xác FP16 .

• Phiên bản lượng tử hóa (quantized):

  • Với 4-bit quantization (sử dụng thư viện như bitsandbytes hoặc GGUF):

    • VRAM giảm mạnh xuống ~14.9–18 GB .

    • Hiệu năng vẫn duy trì ~90-95% so với bản gốc .

---

2. GPU phù hợp

• NVIDIA RTX 4090/3090 (24GB VRAM):

  • Chạy được bản 4-bit quantized (14.9–18 GB VRAM) với tốc độ 10–20 token/giây.

  • Ví dụ: Sử dụng llama.cpp hoặc Oobabooga TextGen WebUI để tối ưu hóa.

• NVIDIA A100/A6000 (40–80GB VRAM):

  • Chạy bản full weights (FP16) với tensor parallelism trên 2 GPU.

• AMD RX 7900 XTX (24GB VRAM):

  • Hỗ trợ thông qua ROCm (chỉ dành cho người dùng am hiểu kỹ thuật).

---

3. Triển khai trên CPU (khuyến nghị hạn chế)

• Yêu cầu RAM:

  • ~64 GB RAM để chạy bản 4-bit (sử dụng llama.cpp).

• Tốc độ:

  • Khoảng 1–3 token/giây, phù hợp cho thử nghiệm, không khả thi cho ứng dụng thực tế .

---

4. Cấu hình tối ưu

• Phần mềm:

  • Sử dụng framework hỗ trợ suy luận hiệu quả như vLLM, Hugging Face Transformers + bitsandbytes, hoặc ExLlamaV2.

• Ví dụ cụ thể:

  • RTX 4090 + bản 4-bit:

    python

    Copy

    from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-r1-70b", load_in_4bit=True, device_map="auto")
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-r1-70b")

---

5. So sánh với DeepSeek 671B

Yếu tố	DeepSeek 70B	DeepSeek 671B
VRAM (4-bit)	~15 GB (RTX 4090 đủ)	~400 GB (cần 8× H200)
Tốc độ	10–20 token/giây	1–5 token/giây (phân tán đa GPU)
Chi phí	~$2,000 (máy trạm + GPU)	~$200,000+ (server đa GPU)

---

Kết luận

DeepSeek-R1 70B là lựa chọn tối ưu về chi phí và khả năng triển khai cho phần lớn người dùng cá nhân/doanh nghiệp nhỏ. Để chạy mượt:

• Ưu tiên lượng tử hóa 4-bit trên GPU RTX 4090/3090.

• Tránh chạy full weights trừ khi có GPU server chuyên dụng (A100/H100).

Nếu cần hiệu năng cao hơn, có thể cân nhắc phiên bản MoE (Mixture of Experts) hoặc DeepSeek 32B để tiết kiệm tài nguyên hơn.