Kvantifitseerimine mõjutab märkimisväärselt VRAM -i nõudeid DeepSeake mudelitele, peamiselt vähendades mudeli kaalu täpsust, mis omakorda vähendab mälu tarbimist. Siin on üksikasjalik ülevaade sellest, kuidas see protsess töötab, ja selle mõju:
Kvantiliseerimise mõistmine
** kvantimine on meetod, mida kasutatakse mudeli parameetrite arvulise täpsuse vähendamiseks. Ühised meetodid hõlmavad:
-4-bitine kvantimine (Q4): see vähendab raskuste natuke laiust, võimaldades olulist mälu kokkuhoidu, säilitades samal ajal mõistliku mudeli jõudluse.
- Segatud täpsus: ühendab erinevad täpsused (nt FP16 ja INT8) jõudluse ja mälu kasutamise optimeerimiseks.
Neid tehnikaid kasutades saavad Deepseeeki mudelid drastiliselt vähendada nende VRAM -i nõudeid. Näiteks mudeli, mis võib vajada umbes 1543 GB VRAM-i täieliku täpsusega (FP16), saab 4-bitise kvantiseerimisega vähendada umbes 386 GB-ni [2] [6].
VRAMi nõuded
Deepseceeki mudelite jaoks vajalik VRAM varieerub märkimisväärselt mudeli suuruse ja kasutatud kvantimismeetodi põhjal:
- Deepseek V3 (671B parameetrid): nõuab FP16 juures umbes 1543 GB, kuid Q4 kvantifitseerimisega ainult umbes 386 GB.
- Väiksemad mudelid: näiteks 7B parameetri variant nõuab FP16 juures umbes 16 GB, kuid Q4 -ga ainult umbes 4 GB [2] [6].
See vähendamine on piiratud GPU ressurssidega kasutajatele ülioluline. Näiteks võib ühe GPU kasutamine 48 GB VRAM -iga potentsiaalselt mudeli käivitada, laadides mõned kihid süsteemi RAM -i, sõltuvalt rakendatud kvantifitseerimise tasemest [1] [2].
jõudluse kaalutlused
Kuigi kvantimine vähendab mälu kasutamist, võib see mõjutada ka mudeli jõudlust:
- Kvaliteet vs tõhusus: madalam täpsus võib põhjustada kiiremaid arvutusi ja vähem mälu kasutamist, kuid võib ohustada täpsust. Kvantiliseerimise taseme valik peaks tasakaalustama vastuvõetava kvaliteedi ja saadaolevate riistvararessursside vahel [5] [6].
-Aktiivsed parameetrid: selliste ekspertide (MOE) mudelites nagu Deepseek, on järeldamise ajal aktiivne ainult parameetrite alamhulk, mis võimaldab edasist optimeerimist. Näiteks, isegi kui kogu parameetrite arv on kõrge (671 miljardit), kasutatakse korraga ainult umbes 37 miljardit, mida saab tõhusalt hallata õige kvantimisstrateegia abil [4] [6].
Järeldus
Kokkuvõtlikult on kvantimisel oluline roll VRAM -i nõuete haldamisel Deepseeki mudelitele, vähendades märkimisväärselt mälu tarbimist, võimaldades samal ajal tõhusat jõudlust. See muudab nende edasijõudnute mudelite tõhusaks kasutamiseks piiratud riistvaraga teadlastel ja praktikutel teostatavaks. Kvantiliseerimismeetodi valimisel tuleb siiski hoolikalt arvestada mudeli täpsuse ja arvutusliku efektiivsuse vaheliste kompromisse.
Tsitaadid:[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/dicussions/9
[2] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepseek-modelid
]
]
[5] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-v25-ggUf/
]
]
[8] https://huggingface.co/thebloke/deepseek-coder-6.7b-instruct-gptq
[9] https://arxiv.org/html/2412.19437v1