Квантування суттєво впливає на вимоги VRAM для моделей DeepSeek, насамперед за рахунок зменшення точності модельних ваг, що, в свою чергу, знижує споживання пам'яті. Ось детальний погляд на те, як працює цей процес та його наслідки:
Розуміння квантування
** Квантування - це методика, яка використовується для зменшення численної точності параметрів моделі. Поширені методи включають:
-4-бітна квантування (Q4): Це зменшує бітну ширину ваг, що дозволяє отримати значну економію пам'яті, зберігаючи при цьому розумні продуктивність моделі.
- Змішана точність: поєднує різні точки (наприклад, FP16 та Int8) для оптимізації продуктивності та використання пам'яті.
Використовуючи ці методи, моделі DeepSeek можуть різко знизити свої вимоги VRAM. Наприклад, модель, яка може зажадати близько 1543 ГБ VRAM з повною точністю (FP16), може бути зменшена до приблизно 386 ГБ з 4-бітним квантуванням [2] [6].
вимоги до VRAM
VRAM, необхідний для моделей DeepSeek, значно змінюється на основі розміру моделі та методу квантування:
- DeepSeek V3 (параметри 671B): Потрібно близько 1543 ГБ при FP16, але лише близько 386 ГБ з квантуванням Q4.
- Менші моделі: Наприклад, варіант параметрів 7B вимагає близько 16 ГБ при FP16, але лише близько 4 ГБ з Q4 [2] [6].
Це зменшення має вирішальне значення для користувачів з обмеженими ресурсами GPU. Наприклад, використання одного GPU з 48 ГБ VRAM може потенційно запустити модель, вивантаживши деякі шари в системний оперативний оперативний оперативний оперативний оперативний оперативний стан, залежно від застосованого рівня квантування [1] [2].
міркування щодо ефективності
Хоча квантування зменшує використання пам'яті, це також може вплинути на продуктивність моделі:
- Якість проти ефективності: нижча точність може призвести до більш швидких обчислень та менше використання пам'яті, але може поставити під загрозу точність. Вибір рівня квантування повинен збалансувати прийнятну якість та доступні апаратні ресурси [5] [6].
-Активні параметри: У таких моделях суміші експертів (MOE), як DeepSeek, лише підмножина параметрів активна під час висновку, що дозволяє отримати подальшу оптимізацію. Наприклад, незважаючи на те, що загальний кількість параметрів високий (671 мільярд), в будь -який час використовується лише близько 37 мільярдів, якими можна ефективно керувати за правильною стратегією квантування [4] [6].
Висновок
Підсумовуючи це, квантування відіграє життєво важливу роль у управлінні вимогами VRAM для моделей DeepSeek, значно знижуючи споживання пам'яті, одночасно забезпечуючи ефективну продуктивність. Це робить можливим для дослідників та практиків з обмеженим обладнанням для ефективного використання цих вдосконалених моделей. Однак слід ретельно розглянути компроміси між точністю моделі та ефективністю обчислень при виборі підходу квантування.
Цитати:[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/discussions/9
[2] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepeek-models
[3] https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/blob/main/doc/en/deepseek-v2-inject.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