Kvantizavimas daro didelę įtaką VRAM reikalavimams „Deepseee“ modeliams, pirmiausia sumažinant modelio svorių tikslumą, o tai savo ruožtu mažina atminties sunaudojimą. Čia pateiktas išsamus žvilgsnis, kaip veikia šis procesas ir jo padariniai:
Supratimas
** Quantalization yra technika, naudojama sumažinti modelio parametrų skaitinį tikslumą. Įprasti metodai apima:
-4 bitų kiekybinis nustatymas (Q4): Tai sumažina bitų pločio svorius, leidžiančius sutaupyti nemažą atmintį, kartu išlaikant pagrįstą modelio našumą.
- Mišrus tikslumas: sujunkite skirtingus tikslus (pvz., FP16 ir INT8), kad optimizuotumėte našumo ir atminties naudojimą.
Naudodamiesi šiais metodais, „Deepseee“ modeliai gali drastiškai sumažinti savo VRAM reikalavimus. Pavyzdžiui, modelį, kuriam gali prireikti maždaug 1 543 GB VRAM, visiškai tiksliai (FP16), galima sumažinti iki maždaug 386 GB su 4 bitų kiekybiniu kiekiu [2] [6].
VRAM reikalavimai
„Deepseek“ modeliams reikalingas VRAM labai skiriasi atsižvelgiant į modelio dydį ir naudojamą kvantizavimo metodą:
- „Deepseeek V3“ (671B parametrai): Reikia apie 1 543 GB FP16, bet tik apie 386 GB su Q4 Q4.
- Mažesni modeliai: Pavyzdžiui, 7B parametrų variantui reikia apie 16 GB FP16, bet tik apie 4 GB su Q4 [2] [6].
Šis sumažinimas yra labai svarbus vartotojams, turintiems ribotus GPU išteklius. Pavyzdžiui, naudojant vieną GPU su 48 GB VRAM gali paleisti modelį, perkeldamas kai kuriuos sluoksnius į sistemos RAM, atsižvelgiant į pritaikytą kvantizavimo lygį [1] [2].
VEIKLOS APSATYMAI
Nors kvantizavimas sumažina atminties naudojimą, tai taip pat gali turėti įtakos modelio našumui:
- Kokybė ir efektyvumas: mažesnis tikslumas gali paskatinti greitesnius skaičiavimus ir mažiau atminties, tačiau gali pakenkti tikslumui. Quantizalizacijos lygio pasirinkimas turėtų būti pusiausvyra tarp priimtinos kokybės ir turimų aparatūros išteklių [5] [6].
-Aktyvūs parametrai: Ekspertų mišinyje (MOE) modeliuose, tokiuose kaip „Deepseek“, išvados metu yra aktyvus tik parametrų pogrupis, leidžiantis toliau optimizuoti. Pavyzdžiui, nors bendras parametrų skaičius yra didelis (671 milijardas), vienu metu naudojama tik apie 37 milijardai, kuriuos galima efektyviai valdyti naudojant tinkamą kvantizavimo strategiją [4] [6].
Išvada
Apibendrinant galima pasakyti, kad kvantizavimas vaidina gyvybiškai svarbų vaidmenį valdant VRAM reikalavimus „Deepseee“ modeliams, žymiai sumažinant atminties sunaudojimą, tuo pačiu įgalinant efektyvų našumą. Tai daro jį įmanomą tyrėjams ir praktikams, turintiems ribotą aparatinę įrangą, kad būtų galima efektyviai panaudoti šiuos pažengusius modelius. Tačiau pasirenkant kvantizavimo metodą, reikia atidžiai atsižvelgti į kompromisus tarp modelio tikslumo ir skaičiavimo efektyvumo.
Citatos:[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-inant.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