¿Pueden los pequeños desarrolladores implementar DeepSeek R1 en casa?

Puntos clave

¡La respuesta puede ser NO!

Altos requisitos de GPU
Aunque DeepSeek R1 reduce los requisitos de GPU en comparación con otros modelos, siguen siendo relativamente altos para configuraciones domésticas.
Proceso de implementación complejo
La autoimplementación implica configurar arquitecturas de IA, lo que puede consumir mucho tiempo y ser un desafío para desarrolladores individuales.
Novita AI como alternativa
Novita AI ofrece servicios de GPU en la nube altamente rentables y soluciones API, lo que permite a los desarrolladores acceder a DeepSeek R1 sin necesidad de hardware especializado ni configuraciones complejas.

DeepSeek R1 es un modelo avanzado de razonamiento de IA reconocido por sus capacidades de vanguardia y accesibilidad de código abierto. Desarrollado por un equipo de investigación chino, está diseñado para abordar una amplia gama de aplicaciones, desde tareas ligeras hasta operaciones complejas a nivel empresarial. Pero, ¿qué tipo de hardware se necesita para implementar este modelo de nivel OpenAI-o1? ¿Puede ejecutarse en una computadora personal de un desarrollador? Este artículo revelará las respuestas.

Introducción

• Fecha de lanzamiento: 21 de enero de 2025
• Escala del modelo:
  • deepseek/deepseek-r1（671b）
  • deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b
  • deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b
  • deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-32b
  • deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b
• Características clave:
  • Tamaño del modelo: 671B parámetros (37B activos/token)
  • Código abierto
  • Tokenizador: Tokenizador mejorado con etiquetas de autorreflexión
  • Idiomas compatibles: Multilingüe con adaptación cultural
  • Multimodal: Solo texto
  • Ventana de contexto: 128K tokens
  • Formatos de almacenamiento: Soporte de cuantización Q8/Q5
  • Arquitectura: Mezcla de expertos (MoE) + pipeline de entrenamiento mejorado con RL
  • Método de entrenamiento: Construido sobre la base V3 con pipeline RL (SFT → RL → SFT → RL)
  • Datos de entrenamiento: Base V3 + datos de optimización RL

Requisitos detallados de hardware y GPU recomendada

Modelo	Tamaño de parámetros	Configuración de GPU
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B	4.9B	1 x NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM) con fragmentación del modelo
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	9.0B	1 x NVIDIA A100 (40GB VRAM) o 2 x RTX 4090 (24GB VRAM) con paralelismo de tensores
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	32B	2 x NVIDIA A100 (40GB VRAM) o 1 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) o 4 x RTX 4090 (24GB VRAM) con paralelismo de tensores
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	70B	4 x NVIDIA A100 (40GB VRAM) o 2 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) o 8 x RTX 4090 (24GB VRAM) con paralelismo pesado
DeepSeek-R1:671b	671B (37 mil millones de parámetros activos)	16 x NVIDIA A100 (40GB VRAM) o 8 x NVIDIA H100 (80GB VRAM), requiere un clúster de GPU distribuido con InfiniBand

1.8B (8 mil millones de parámetros)

• Inferencia:
  • GPU:
    • 1x NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM cada una) con fragmentación del modelo.
  • CPU: CPU multinúcleo de alto rendimiento (p. ej., AMD Ryzen 9 5900X o Intel i9-12900K).
  • RAM: Al menos 64 GB de memoria del sistema.
  • Espacio en disco: ~20 GB para los pesos del modelo.

2. 14B (14 mil millones de parámetros)

• Inferencia:
  • GPU:
    • 1 x NVIDIA A100 (40GB VRAM cada una)
    • O, 2 x RTX 4090 (24GB VRAM cada una) con paralelismo de tensores.
  • CPU: CPU multinúcleo de grado servidor (p. ej., AMD EPYC serie 7003 o Intel Xeon Platinum).
  • RAM: 128 GB de memoria del sistema.
  • Espacio en disco: ~35 GB para los pesos del modelo.

3. 32B (32 mil millones de parámetros)

• Inferencia:
  • GPU:
    • 2 x NVIDIA A100 (40GB VRAM cada una) o 1 x NVIDIA H100 (80GB VRAM cada una).
    • O, 4 x RTX4090 (24GB VRAM cada una) con paralelismo de tensores.
  • CPU: CPU multinúcleo de alto rendimiento de grado servidor.
  • RAM: 256 GB de memoria del sistema.
  • Espacio en disco: ~80 GB para los pesos del modelo.

4. 70B (70 mil millones de parámetros)

• Inferencia:
  • GPU:
    • 4 x NVIDIA A100 (40GB VRAM cada una) o 2 x NVIDIA H100 (80GB VRAM cada una).
    • O, 8 x RTX 4090 (24GB VRAM cada una) con paralelismo pesado.
  • CPU: CPU multinúcleo de grado servidor (p. ej., AMD EPYC o Intel Xeon Platinum).
  • RAM: 512 GB de memoria del sistema.
  • Espacio en disco: ~160 GB para los pesos del modelo.

5. 671B (671 mil millones de parámetros) - 37 mil millones de parámetros activos

• Inferencia:
  • GPU:
    • 16 x NVIDIA A100 (40GB VRAM cada una), o 8 x NVIDIA H100 (80GB VRAM cada una)
    • Requiere un clúster de GPU distribuido con InfiniBand para comunicación.
  • CPU: CPU de servidor multinúcleo de alto rendimiento en múltiples nodos. Ejemplo: AMD EPYC 7003 o Intel Xeon 4.ª generación.
  • RAM: ~8 TB de memoria del sistema en todos los nodos.
  • Espacio en disco: ~1,5 TB para los pesos del modelo.

Gracias a tecnologías como Mezcla de expertos (MoE) y entrenamiento distribuido, DeepSeek R1 requiere significativamente menos hardware en comparación con otros modelos. Sin embargo, aunque solo una parte de los parámetros se puede activar durante el uso para reducir los costos computacionales, el conjunto completo de parámetros aún debe almacenarse durante la implementación. Esto genera altos requisitos de hardware, lo que dificulta que los desarrolladores individuales puedan soportar su implementación.

Desafíos para servidores domésticos y métodos de optimización

Ejecutar modelos avanzados como DeepSeek R1 (671B) en servidores domésticos presenta varios desafíos debido a los altos requisitos de hardware:

Desafíos para servidores domésticos

• Altos requisitos de VRAM: Los modelos más grandes, como el DeepSeek R1 completo, demandan una VRAM sustancial, lo que a menudo requiere configuraciones de múltiples GPU, que generalmente no son prácticas para servidores domésticos.
• Potencia y refrigeración: Las GPU de alta gama consumen mucha energía y generan un calor significativo, lo que requiere fuentes de alimentación robustas y soluciones de refrigeración efectivas.
• Compatibilidad de hardware: La configuración de sistemas con múltiples GPU requiere una planificación cuidadosa para garantizar la compatibilidad entre GPU, placas base y otros componentes del sistema.
• Costo: El alto precio de las GPU de última generación y el hardware de soporte puede ser prohibitivo para usuarios individuales, haciendo que tales configuraciones sean inaccesibles para muchos.

Métodos de optimización

Para abordar estos desafíos, varias técnicas de optimización pueden ayudar a reducir las demandas de hardware:

• Cuantización: Reducir la precisión de los pesos del modelo (por ejemplo, usando cuantización de 4 bits) puede reducir significativamente los requisitos de VRAM mientras se mantiene un rendimiento aceptable.
• Destilación: Aprovechar versiones más pequeñas y destiladas del modelo original puede reducir las demandas de hardware mientras se preserva gran parte del rendimiento del modelo.
• Descarga (Offloading): Distribuir las cargas de trabajo entre GPU, CPU y RAM puede permitir que los modelos se ejecuten en sistemas con menor VRAM, aunque a costa de velocidades de procesamiento más lentas.
• Optimización de inferencia: Ajustar los tamaños de lote, afinar la configuración de procesamiento y aprovechar bibliotecas optimizadas puede mejorar el rendimiento en hardware con capacidades limitadas.

Al combinar estos métodos de optimización, es posible mitigar los desafíos asociados con la ejecución de modelos grandes como DeepSeek R1 en servidores domésticos, aunque aún pueden ser inevitables ciertos compromisos en rendimiento y eficiencia.

Una opción más conveniente – GPU en la nube

Comprar una GPU puede ser costoso, pero usar una GPU en la nube es una opción mucho más conveniente y rentable. Solo pagas por lo que usas y no tienes que lidiar con la molestia de configurar la GPU u optimizar los marcos de inferencia. De esta manera, puedes concentrarte completamente en usar el modelo sin preocuparte por los detalles técnicos.

Novita AI ahora ofrece una variedad de modelos de GPU, como RTX 4090, A100, H100 y más. Nuestros precios están entre los más competitivos del mercado.

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El método más conveniente – API

Novita AI es una plataforma en la nube de IA que ofrece a los desarrolladores una forma fácil de implementar modelos de IA usando nuestra API simple, al mismo tiempo que proporciona la GPU en la nube asequible y confiable para construir y escalar.

Paso 1: Inicia sesión y accede a la biblioteca de modelos

Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón Biblioteca de Modelos.

Paso 2: Elige tu modelo

Explora las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.

Paso 3: Inicia tu prueba gratuita

Comienza tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.

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Paso 4: Obtén tu clave API

Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave API. Ingresa a la página de “Configuración” y copia la clave API como se indica en la imagen.

Paso 5: Instala la API

Instala la API usando el administrador de paquetes específico de tu lenguaje de programación.

Después de la instalación, importa las bibliotecas necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave API para comenzar a interactuar con Novita AI LLM. Este es un ejemplo de uso de la API de finalización de chat para usuarios de Python.

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "deepseek/deepseek_r1"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  

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Si se agota el crédito gratuito, puedes pagar para continuar usándolo.

DeepSeek R1 ofrece potentes capacidades de razonamiento de IA, pero sus requisitos de hardware pueden variar significativamente según el modelo y su tamaño. Los modelos a gran escala requieren configuraciones de múltiples GPU de alta gama, mientras que las versiones destiladas ofrecen una opción más accesible para usuarios con recursos limitados. Para aquellos sin hardware especializado, aprovechar DeepSeek R1 a través de una API proporciona una solución práctica y eficiente. Al comprender sus necesidades de hardware y las estrategias de optimización disponibles, los desarrolladores e investigadores pueden utilizar DeepSeek R1 de manera efectiva para satisfacer sus requisitos únicos.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la metodología de entrenamiento detrás de DeepSeek R1?
DeepSeek R1 emplea un pipeline de entrenamiento de múltiples etapas. DeepSeek-R1-Zero se entrena utilizando Aprendizaje por Refuerzo (RL) a gran escala directamente sobre el modelo base, sin un ajuste fino supervisado (SFT) inicial.

¿Cuáles son algunas mejores prácticas para generar indicaciones (prompting) en DeepSeek R1 para obtener un rendimiento óptimo?
Para lograr el mejor rendimiento con DeepSeek R1, evita agregar un mensaje de sistema e incluye todas las instrucciones en el mensaje de usuario.

Novita AI es la plataforma en la nube integral que impulsa tus ambiciones de IA. API integradas, sin servidor, instancias de GPU: las herramientas rentables que necesitas. Elimina la infraestructura, comienza gratis y haz realidad tu visión de IA.

Lectura recomendada

• Guía para acceder a DeepSeek V3: localmente y a través de API
• DeepSeek V3 vs R1: entrenamiento por etapas frente a ciclos iterativos SFT-RL
• Ejecutar DeepSeek V3 localmente: guía para desarrolladores