Kako kvantizacija vpliva na zahteve VRAM za modele Deepseek

Razumevanje kvantizacije

** Kvantizacija je tehnika, ki se uporablja za zmanjšanje številčne natančnosti modelov. Skupne metode vključujejo:
-4-bitna kvantizacija (Q4): to zmanjša bitno širino uteži, kar omogoča znatne prihranke pomnilnika, hkrati pa še vedno ohranja razumno zmogljivost modela.
- Mešana natančnost: združuje različne natančnosti (npr. FP16 in INT8) za optimizacijo zmogljivosti in porabe pomnilnika.

Z uporabo teh tehnik lahko modeli Deepseek drastično znižajo svoje VRAM zahteve. Na primer, model, ki bi lahko potreboval približno 1.543 GB VRAM-a s popolno natančnostjo (FP16), se lahko s 4-bitno kvantizacijo zmanjša na približno 386 GB [2] [6].

VRAM zahteve

VRAM, potreben za modele DeepSeek, se znatno razlikuje glede na velikost modela in uporabljeno metodo kvantizacije:
- Deepseek V3 (parametri 671b): pri FP16 potrebuje približno 1.543 GB, vendar le okoli 386 GB s kvantizacijo Q4.
- Manjši modeli: na primer varianta parametra 7B zahteva približno 16 GB pri FP16, vendar le okoli 4 GB s Q4 [2] [6].

To zmanjšanje je ključnega pomena za uporabnike z omejenimi viri GPU. Na primer, uporaba enega samega GPU -ja z 48 GB VRAM -a bi lahko potencialno zagnala model z izklopom nekaterih plasti na sistemski RAM, odvisno od uporabljene stopnje kvantizacije [1] [2].

Uspešnost uspešnosti

Medtem ko kvantizacija zmanjšuje porabo pomnilnika, lahko vpliva tudi na uspešnost modela:
- Kakovost v primerjavi z učinkovitostjo: Nižja natančnost lahko privede do hitrejših izračunov in manjše porabe pomnilnika, vendar lahko ogrozi natančnost. Izbira ravni kvantizacije bi morala uravnotežiti med sprejemljivo kakovostjo in razpoložljivimi strojnimi viri [5] [6].
-Aktivni parametri: V modelih mešanice-eksperit (MOE), kot je Deepseek, je med sklepanjem aktivna le podskupina parametrov, kar omogoča nadaljnjo optimizacijo. Na primer, čeprav je skupno število parametrov veliko (671 milijard), se kadar koli porabi le približno 37 milijard, kar je mogoče učinkovito upravljati s pravo strategijo kvantizacije [4] [6].

Zaključek

Če povzamemo, ima kvantizacija ključno vlogo pri upravljanju zahtev VRAM za modele Deepseek z znatnim znižanjem porabe pomnilnika, hkrati pa še vedno omogoča učinkovito delovanje. Zaradi tega raziskovalcem in praktikanti z omejeno strojno opremo izvedejo za učinkovito uporabo teh naprednih modelov. Vendar pa je treba pri izbiri kvantizacijskega pristopa natančno upoštevati kompromise med natančnostjo modela in računsko učinkovitostjo.