| Kvantizace významně ovlivňuje požadavky VRAM na modely DeepSeek, především snížením přesnosti hmotností modelu, což zase snižuje spotřebu paměti. Zde je podrobný pohled na to, jak tento proces funguje a jeho důsledky:
Pochopení kvantizace
** Kvantizace je technika používaná ke snížení numerické přesnosti parametrů modelu. Mezi běžné metody patří:
-4bitová kvantizace (Q4): Tím se snižuje bitovou šířku hmotností, což umožňuje podstatné úspory paměti a přitom udržuje přiměřený výkon modelu.
- Smíšená přesnost: Kombinuje různé přesnosti (např. FP16 a INT8) pro optimalizaci výkonu a využití paměti.
Použitím těchto technik mohou modely Deepseek drasticky snížit své požadavky VRAM. Například model, který může vyžadovat přibližně 1 543 GB VRAM při plné přesnosti (FP16), lze snížit na přibližně 386 GB s 4bitovou kvantizací [2] [6].
VRAM požadavky
VRAM potřebný pro modely DeepSeek se významně liší v závislosti na velikosti modelu a použité metodě kvantizace:
- DeepSeek V3 (parametry 671b): Vyžaduje asi 1 543 GB při FP16, ale pouze kolem 386 GB s kvantizací Q4.
- Menší modely: Například varianta parametrů 7B vyžaduje asi 16 GB při FP16, ale pouze kolem 4 GB s Q4 [2] [6].
Tato redukce je zásadní pro uživatele s omezenými zdroji GPU. Například použití jediného GPU s 48 GB VRAM by mohlo potenciálně spustit model vyložením některých vrstev do systému RAM, v závislosti na úrovni kvantizace použité [1] [2].
Úvahy o výkonu
I když kvantizace snižuje využití paměti, může také ovlivnit výkon modelu:
- Kvalita vs. účinnost: Nižší přesnost může vést k rychlejšímu výpočtu a menšímu využití paměti, ale může ohrozit přesnost. Výběr úrovně kvantizace by se měl vyrovnat mezi přijatelnou kvalitou a dostupnými hardwarovými zdroji [5] [6].
-Aktivní parametry: V modelech směsi expertů (MOE), jako je DeepSeek, je během odvození aktivní pouze podmnožina parametrů, což umožňuje další optimalizaci. Například, i když je celkový počet parametrů vysoký (671 miliard), pouze asi 37 miliard je používáno najednou, což lze efektivně zvládnout se správnou kvantizační strategií [4] [6].
Závěr
Stručně řečeno, kvantizace hraje zásadní roli při správě požadavků VRAM pro modely DeepSeek výrazným snížením spotřeby paměti a zároveň umožňuje efektivní výkon. Díky tomu je pro výzkumné pracovníky a odborníky s omezeným hardwarem proveditelné k efektivně využití těchto pokročilých modelů. Při výběru kvantizačního přístupu však musí být pečlivě zvážit kompromisy mezi přesností modelu a výpočetní účinností.
Citace:[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/discussions/9
[2] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepseek-models
[3] https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/blob/main/doc/en/deepseek-v2-injection.md
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hmoplg/deepseek_v3_vram_requirements/
[5] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-v25-gguf/
[6] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-models-in-2025
[7] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-lite-instruct-gguf/
[8] https://huggingface.co/thebloke/deepseek-coder-6.7b-instruct-gptq
[9] https://arxiv.org/html/2412.19437v1