Como a quantização afeta os requisitos de VRAM para modelos Deepseek

compreenda quantização

** A quantização é uma técnica usada para diminuir a precisão numérica dos parâmetros do modelo. Os métodos comuns incluem:
-quantização de 4 bits (Q4): isso reduz a largura dos pesos, permitindo uma economia substancial da memória, mantendo o desempenho do modelo razoável.
- Precisão mista: combina diferentes precisões (por exemplo, FP16 e INT8) para otimizar o desempenho e o uso da memória.

Ao empregar essas técnicas, os modelos Deepseek podem diminuir drasticamente seus requisitos de VRAM. Por exemplo, um modelo que pode exigir cerca de 1.543 GB de VRAM com precisão total (FP16) pode ser reduzida para aproximadamente 386 GB com quantização de 4 bits [2] [6].

requisitos VRAM

O VRAM necessário para os modelos Deepseek varia significativamente com base no tamanho do modelo e no método de quantização usado:
- Deepseek V3 (parâmetros 671b): requer cerca de 1.543 GB em FP16, mas apenas cerca de 386 GB com quantização de Q4.
- Modelos menores: por exemplo, a variante de parâmetros 7B requer cerca de 16 GB em FP16, mas apenas em torno de 4 GB com Q4 [2] [6].

Essa redução é crucial para usuários com recursos de GPU limitados. Por exemplo, o uso de uma única GPU com 48 GB de VRAM poderia potencialmente executar o modelo descarregando algumas camadas para o sistema RAM, dependendo do nível de quantização aplicado [1] [2].

Considerações de desempenho

Embora a quantização reduz o uso da memória, também pode afetar o desempenho do modelo:
- Qualidade vs. eficiência: a menor precisão pode levar a cálculos mais rápidos e menos uso da memória, mas pode comprometer a precisão. A escolha do nível de quantização deve equilibrar entre qualidade aceitável e recursos de hardware disponíveis [5] [6].
-Parâmetros ativos: em modelos de mistura de especialistas (MOE) como Deepseek, apenas um subconjunto de parâmetros está ativo durante a inferência, permitindo uma otimização adicional. Por exemplo, embora a contagem total de parâmetros seja alta (671 bilhões), apenas cerca de 37 bilhões são utilizados a qualquer momento, o que pode ser gerenciado efetivamente com a estratégia de quantização certa [4] [6].

Conclusão

Em resumo, a quantização desempenha um papel vital no gerenciamento dos requisitos de VRAM para modelos Deepseek, reduzindo significativamente o consumo de memória, enquanto ainda permite o desempenho eficaz. Isso torna viável para pesquisadores e profissionais com hardware limitado para utilizar esses modelos avançados com eficiência. No entanto, deve-se considerar cuidadosamente as compensações entre a precisão do modelo e a eficiência computacional ao selecionar uma abordagem de quantização.