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DeepSeek-V3 の GPU 要件

DeepSeek-V3 のパラメータ数は 684B です。推論で動かすには、16 ビットで約 1,643 GB、8 ビットで約 821 GB、4 ビットで約 411 GB の GPU メモリを見込んでください。KV キャッシュと活性化の分として約 20% を含みます。

Mixture of Experts モデルです。エキスパートは 256 個で、トークンごとにそのうち 8 個が働きます。すべてのエキスパートが GPU メモリに載るため、メモリは 684B パラメータ全体の分を見込んでください。

推論で動かすのに必要なもの

推論で動かすのに必要な GPU メモリと、それが収まる最小の GPU 構成、Arrakis での現在の最安値です。

精度メモリと最小構成
16 ビット1,643 GB:B300 × 8、8 枚で 1 時間あたり $36.80 から
8 ビット821 GB:B300 × 4、4 枚で 1 時間あたり $18.40 から
4 ビット411 GB:B300 × 2、2 枚で 1 時間あたり $9.20 から

ファインチューニングに必要なもの

QLoRA は 4 ビットで固定したモデルの上でアダプタを学習し、LoRA は 16 ビットで固定したモデルの上で学習します。フルファインチューニングはすべての重みを更新します。数値はアクティベーションを含まない値で、アクティベーションはバッチサイズとシーケンス長に応じて増えます。

メソッドメモリと最小構成
QLoRA479 GB:B300 × 2、2 枚で 1 時間あたり $9.20 から
LoRA1,643 GB:B300 × 8、8 枚で 1 時間あたり $36.80 から
フルファインチューニング10,952 GB:8 GPU マシン 1 台を超える

モデルについて

Hugging Face 上のモデルカードとファイルから。このページのメモリの数字は GPU メモリガイドの計算に従っています。

パラメータ数
684B
エキスパート数
256
トークンごとのエキスパート数
8
コンテキスト長(トークン)
163,840
公開時の精度
FP8
公開日
2024-12-25
重み
deepseek-ai/DeepSeek-V3

Arrakis でデプロイする

コンソールで Models を開き、vLLM、SGLang、llama.cpp のいずれかを選んで、収まる GPU を借ります。専用の API キー付きの OpenAI 互換エンドポイントと、マシンへの root SSH が使えます。GPU メモリが足りるマシンなら、自分で動かすこともできます:

vLLM
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V3 --tensor-parallel-size 8

よくある質問

すべての GPU の最新価格は GPU 価格 のページにあります。

DeepSeek-V3 にはどれだけの GPU メモリが必要ですか?
推論で動かすには、16 ビットで約 1,643 GB、8 ビットで約 821 GB、4 ビットで約 411 GB です。KV キャッシュと活性化の分として約 20% を含みます。ファインチューニングには、QLoRA で約 479 GB、LoRA で約 1,643 GB、Adam によるフルファインチューニングで約 10,952 GB が必要です(活性化を除く)。
DeepSeek-V3 は GPU 1 枚で動きますか?
いいえ。4 ビットでも約 411 GB 必要で、B300 2 枚が必要です。
DeepSeek-V3 を動かす費用はいくらですか?
16 ビットなら B300 8 枚、4 ビットなら B300 2 枚が必要です。このページの各構成には、Arrakis での現在の GPU 1 時間あたりの最安値を表示しています。料金は前払い残高から 1 時間単位で支払います。
Arrakis で DeepSeek-V3 をデプロイするには?
Arrakis コンソールで Models を開き、deepseek-ai/DeepSeek-V3 を貼り付け、vLLM、SGLang、llama.cpp のいずれかを選んで、収まる GPU を借ります。専用の API キー付きの OpenAI 互換エンドポイントと、マシンへの root SSH が使えます。