Kwantisatie heeft aanzienlijk invloed op de VRAM -vereisten voor diepeekmodellen, voornamelijk door de precisie van modelgewichten te verminderen, wat op zijn beurt geheugenverbruik verlaagt. Hier is een gedetailleerde blik op hoe dit proces werkt en de implicaties ervan:
begrijpen kwantisatie
** Kwantisatie is een techniek die wordt gebruikt om de numerieke precisie van modelparameters te verminderen. Gemeenschappelijke methoden zijn onder meer:
-4-bit kwantisatie (Q4): dit vermindert de bitbreedte van gewichten, waardoor substantiële geheugenbesparingen mogelijk zijn met behoud van redelijke modelprestaties.
- Gemengde precisie: combineert verschillende precisies (bijv. FP16 en INT8) om de prestaties en geheugengebruik te optimaliseren.
Door deze technieken te gebruiken, kunnen Deepseek -modellen hun VRAM -vereisten drastisch verlagen. Bijvoorbeeld, een model dat mogelijk ongeveer 1.543 GB VRAM bij volledige precisie (FP16) vereist, kan bijvoorbeeld worden teruggebracht tot ongeveer 386 GB met 4-bit kwantisatie [2] [6].
VRAM -vereisten
De VRAM die nodig is voor DeepSeek -modellen varieert aanzienlijk op basis van de modelgrootte en de gebruikte kwantisatiemethode:
- Deepseek V3 (671b parameters): vereist ongeveer 1.543 GB bij FP16 maar slechts ongeveer 386 GB met Q4 -kwantisatie.
- Kleinere modellen: bijvoorbeeld de 7B -parametervariant vereist ongeveer 16 GB bij FP16 maar slechts ongeveer 4 GB met Q4 [2] [6].
Deze reductie is cruciaal voor gebruikers met beperkte GPU -bronnen. Het gebruik van een enkele GPU met 48 GB VRAM kan bijvoorbeeld het model mogelijk uitvoeren door sommige lagen te ontladen naar systeem RAM, afhankelijk van het toegepaste kwantisatieniveau [1] [2].
Prestatieoverwegingen
Hoewel kwantisatie het geheugengebruik vermindert, kan dit ook de modelprestaties beïnvloeden:
- Kwaliteit versus efficiëntie: lagere precisie kan leiden tot snellere berekeningen en minder geheugengebruik, maar kan de nauwkeurigheid in gevaar brengen. De keuze van het kwantisatieniveau moet in evenwicht zijn tussen acceptabele kwaliteit en beschikbare hardwarebronnen [5] [6].
-Actieve parameters: in modellen van mengsel-van-experts (MOE) zoals Deepseek is alleen een subset van parameters actief tijdens inferentie, waardoor verdere optimalisatie mogelijk is. Hoewel het totale aantal parameters bijvoorbeeld hoog is (671 miljard), worden slechts ongeveer 37 miljard op elk moment gebruikt, wat effectief kan worden beheerd met de juiste kwantisatiestrategie [4] [6].
Conclusie
Samenvattend speelt kwantisatie een cruciale rol bij het beheren van VRAM -vereisten voor deepseek -modellen door geheugenverbruik aanzienlijk te verlagen en toch effectieve prestaties mogelijk te maken. Dit maakt het mogelijk voor onderzoekers en beoefenaars met beperkte hardware om deze geavanceerde modellen efficiënt te gebruiken. Er moet echter een zorgvuldige overweging worden gegeven aan de afwegingen tussen modelnauwkeurigheid en computationele efficiëntie bij het selecteren van een kwantisatiebenadering.
Citaten:[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