Kvantizácia významne ovplyvňuje požiadavky VRAM pre modely DeepSeek, predovšetkým znížením presnosti hmotností modelu, čo zase znižuje spotrebu pamäte. Tu je podrobný pohľad na to, ako tento proces funguje, a jeho dôsledky:
Pochopenie kvantizácie
** Kvantizácia je technika používaná na zníženie numerickej presnosti parametrov modelu. Bežné metódy zahŕňajú:
-4-bit kvantizácia (Q4): To znižuje bitovú šírku závaží, čo umožňuje značné úspory pamäte a zároveň zachováva primeraný výkon modelu.
- Zmiešaná presnosť: kombinuje rôzne presnosti (napr. FP16 a INT8) na optimalizáciu výkonu a využitia pamäte.
Použitím týchto techník môžu modely DeepSeek drasticky znížiť svoje požiadavky VRAM. Napríklad model, ktorý by mohol vyžadovať približne 1 543 GB VRAM pri úplnej presnosti (FP16), sa môže znížiť na približne 386 GB so 4-bitovou kvantizáciou [2] [6].
Požiadavky VRAM
VRAM potrebný pre modely DeepSeek sa výrazne líši v závislosti od veľkosti modelu a použitej kvantizačnej metódy:
- Deepseek V3 (Parametre 671b): Vyžaduje asi 1 543 GB pri FP16, ale iba okolo 386 GB s kvantizáciou Q4.
- Menšie modely: Napríklad variant parametrov 7B vyžaduje asi 16 GB pri FP16, ale iba okolo 4 GB s Q4 [2] [6].
Toto zníženie je rozhodujúce pre používateľov s obmedzenými zdrojmi GPU. Napríklad použitie jediného GPU so 48 GB VRAM by mohlo potenciálne spustiť model vyložením niektorých vrstiev do systému RAM v závislosti od použitej úrovne kvantizácie [1] [2].
Úvahy o výkone
Zatiaľ čo kvantizácia znižuje využitie pamäte, môže to tiež ovplyvniť výkon modelu:
- Kvalita verzus účinnosť: Nižšia presnosť môže viesť k rýchlejším výpočtom a menšiemu využitiu pamäte, ale môže ohroziť presnosť. Výber úrovne kvantizácie by sa mal vyvážiť medzi prijateľnou kvalitou a dostupnými zdrojmi hardvéru [5] [6].
-Aktívne parametre: V modeloch zmesi expertov (MOE) ako DeepSeek je počas inferencie aktívna iba podskupina parametrov, čo umožňuje ďalšiu optimalizáciu. Napríklad, aj keď je počet celkových parametrov vysoký (671 miliárd), používa sa iba asi 37 miliárd naraz, čo je možné efektívne zvládnuť so správnou kvantizačnou stratégiou [4] [6].
Záver
Stručne povedané, kvantizácia zohráva dôležitú úlohu pri riadení požiadaviek VRAM pre modely DeepSeek výrazným znížením spotreby pamäte a zároveň umožňuje efektívny výkon. Vďaka tomu je pre výskumných pracovníkov a odborníkov s obmedzeným hardvérom možné efektívne využívať tieto pokročilé modely. Pri výbere kvantizačného prístupu sa však musí dôkladne zvážiť kompromisy medzi presnosťou modelu a výpočtovou efektívnosťou.
Citácie:[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-incance.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