يؤثر القياس الكمي بشكل كبير على متطلبات VRAM لنماذج DeepSeek ، بشكل أساسي عن طريق تقليل دقة أوزان النموذج ، مما يقلل بدوره من استهلاك الذاكرة. هنا نظرة مفصلة على كيفية عمل هذه العملية وآثارها:
فهم الكمي
** القياس هو تقنية تستخدم لتقليل الدقة العددية لمعلمات النموذج. تشمل الطرق الشائعة:
-كمية 4 بت (Q4): هذا يقلل من عرض البت للأوزان ، مما يسمح بتوفير كبير في الذاكرة مع الحفاظ على أداء نموذج معقول.
- الدقة المختلطة: يجمع بين الدقة المختلفة (على سبيل المثال ، FP16 و INT8) لتحسين الأداء واستخدام الذاكرة.
من خلال توظيف هذه التقنيات ، يمكن أن تقلل نماذج DeepSeek بشكل كبير متطلبات VRAM الخاصة بها. على سبيل المثال ، يمكن تقليل النموذج الذي قد يتطلب حوالي 1543 جيجابايت من VRAM بدقة كاملة (FP16) إلى حوالي 386 جيجابايت مع كمية 4 بت [2] [6].
متطلبات VRAM
تختلف VRAM اللازمة لنماذج DeepSeek بشكل كبير بناءً على حجم النموذج وطريقة القياس المستخدم:
- Deepseek V3 (671B المعلمات): يتطلب حوالي 1543 جيجابايت في FP16 ولكن فقط حوالي 386 جيجابايت مع كمية Q4.
- نماذج أصغر: على سبيل المثال ، يتطلب متغير المعلمة 7B حوالي 16 جيجابايت في FP16 ولكن فقط حوالي 4 جيجابايت مع Q4 [2] [6].
يعد هذا التخفيض أمرًا بالغ الأهمية للمستخدمين الذين لديهم موارد GPU محدودة. على سبيل المثال ، يمكن أن يؤدي استخدام وحدة معالجة الرسومات الواحدة مع 48 جيجابايت من VRAM إلى تشغيل النموذج عن طريق تفريغ بعض الطبقات إلى ذاكرة الوصول العشوائي للنظام ، اعتمادًا على مستوى القياس المطبق [1] [2].
اعتبارات الأداء
في حين أن القياس الكمي يقلل من استخدام الذاكرة ، فقد يؤثر أيضًا على أداء النموذج:
- الجودة مقابل الكفاءة: يمكن أن تؤدي الدقة المنخفضة إلى حسابات أسرع واستخدام أقل للذاكرة ولكن قد تؤدي إلى دقة. يجب أن يتوازن اختيار مستوى القياس بين الجودة المقبولة وموارد الأجهزة المتاحة [5] [6].
-المعلمات النشطة: في نماذج الخبراء في الخبرة (MOE) مثل DeepSeek ، فإن مجموعة فرعية فقط من المعلمات نشطة أثناء الاستدلال ، مما يتيح مزيد من التحسين. على سبيل المثال ، على الرغم من أن إجمالي عدد المعلمات مرتفع (671 مليار) ، إلا أنه يتم استخدام حوالي 37 مليار فقط في أي وقت ، والتي يمكن إدارتها بفعالية مع استراتيجية القياس الكمي الصحيحة [4] [6].
خاتمة
باختصار ، يلعب القياس دورًا حيويًا في إدارة متطلبات VRAM لنماذج DeepSeek من خلال خفض استهلاك الذاكرة بشكل كبير مع تمكين الأداء الفعال. هذا يجعل من الممكن للباحثين والممارسين الذين لديهم أجهزة محدودة الاستفادة من هذه النماذج المتقدمة بكفاءة. ومع ذلك ، يجب النظر بعناية في المفاضلات بين دقة النموذج والكفاءة الحسابية عند اختيار نهج القياس الكمي.
الاستشهادات:[1] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepseek-v3/discussions/9
[2] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepeek-models
[3] https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/blob/main/doc/en/deepseek-v2 injection.md
[4]
[5]
[6] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-models-in-2025
[7]
[8] https://huggingface.co/thebloke/deepseek-coder-6.7b-instruct-gptq
[9] https://arxiv.org/html/2412.19437v1