Trang Ánh Nam

 Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của các mô hình trí tuệ nhân tạo, việc hiểu rõ cấu hình hệ thống phù hợp để triển khai các phiên bản Deepseek – từ 1.5B đến 671B – là yếu tố quan trọng giúp tối ưu hiệu suất và tiết kiệm chi phí. Bài viết dưới đây sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về yêu cầu cấu hình phần cứng và phần mềm cho từng phiên bản mô hình Deepseek. 1. Deepseek 1.5B: Phiên Bản Khởi Đầu Mục đích sử dụng: Thích hợp cho các tác vụ cơ bản như trả lời câu hỏi, hỗ trợ nội dung ngắn và ứng dụng không đòi hỏi xử lý dữ liệu phức tạp. Yêu cầu phần cứng: CPU: Đa nhân (Intel i5/AMD Ryzen 5 hoặc tương đương). RAM: Khoảng 8 – 16 GB. GPU: Có thể chạy trên GPU tầm trung (ví dụ NVIDIA RTX 3060 với 6 – 8GB VRAM) hoặc thậm chí trên CPU nếu tối ưu cho inference. Ưu điểm: Nhẹ, tốc độ phản hồi nhanh và dễ dàng triển khai trên các thiết bị có cấu hình hạn chế. 2. Deepseek 7B & 8B: Nâng Cao Khả Năng Xử Lý Mục đích sử dụng: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên phức tạp hơn, tạo nội dung chất lượng c...

  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...

  Để triển khai mô hình DeepSeek-R1 671B, yêu cầu phần cứng chủ yếu tập trung vào   bộ nhớ VRAM   và   cấu hình GPU . Dưới đây là thông tin chi tiết dựa trên kết quả tìm kiếm: 1.  Yêu cầu VRAM cho DeepSeek-R1 671B Phiên bản đầy đủ (full weights): Cần khoảng  1,300–1,342 GB VRAM  khi chạy ở độ chính xác FP16/FP32  1 13 . Đây là yêu cầu quá lớn đối với một GPU đơn lẻ, đòi hỏi  thiết lập đa GPU  (ví dụ: 16× NVIDIA A100 80GB hoặc 8× NVIDIA H200 141GB) để phân phối tải  1 13 . Phiên bản lượng tử hóa (quantized): Với lượng tử hóa 4-bit, VRAM giảm xuống còn  ~400 GB   4 . Tuy nhiên, hiệu năng có thể bị ảnh hưởng nhẹ tùy thuộc vào phương pháp tối ưu hóa  4 . 2.  Cấu hình GPU được đề xuất NVIDIA H200: Mỗi GPU H200 cung cấp  141 GB VRAM , cho phép triển khai mô hình 671B trên  8 GPU  (tổng 1,128 GB VRAM) với độ chính xác FP8  13 . H200 cũng có băng thông bộ nhớ cao (4.8 TB/s), phù hợp cho các tác vụ suy...

  Introduction: A Disruptor in the AI Industry OpenAI’s ChatGPT has long dominated the generative AI space, with major players like Google and Meta vying to catch up. However, a new challenger from China—DeepSeek AI—is making waves, presenting itself as a technically superior, cost-effective, and more open alternative. Despite operating with fewer resources than OpenAI, DeepSeek is proving to be a formidable competitor. Here’s an in-depth analysis of how DeepSeek is reshaping the AI landscape and why it poses a serious threat to OpenAI’s ChatGPT. 1. Performance: DeepSeek's Edge in Technical and Logical Tasks When comparing AI models, performance in different domains is crucial. While OpenAI’s ChatGPT is widely recognized for its strong conversational abilities, creative writing, and contextual awareness, DeepSeek outshines it in more structured, logic-based applications. Technical and Mathematical Superiority Benchmarks indicate that DeepSeek AI excels in code generation, mathemati...