Niceleme, öncelikle model ağırlıklarının hassasiyetini azaltarak Deepseek modelleri için VRAM gereksinimlerini önemli ölçüde etkiler ve bu da bellek tüketimini azaltır. İşte bu sürecin nasıl çalıştığına ve sonuçlarına ayrıntılı bir bakış:
Nicelleştirmeyi Anlamak
** Nicelleştirme, model parametrelerinin sayısal hassasiyetini azaltmak için kullanılan bir tekniktir. Yaygın yöntemler şunları içerir:
-4 bit nicemleme (Q4): Bu, ağırlıkların bit genişliğini azaltır ve yine de makul model performansını korurken önemli bellek tasarrufu sağlar.
- Karışık hassasiyet: Performans ve bellek kullanımını optimize etmek için farklı hassasiyetleri (örn. FP16 ve INT8) birleştirir.
Bu teknikleri kullanarak Deepseek modelleri VRAM gereksinimlerini büyük ölçüde azaltabilir. Örneğin, tam hassasiyetle (FP16) yaklaşık 1.543 GB VRAM gerektirebilecek bir model 4 bit nicemleme ile yaklaşık 386 GB'a düşürülebilir [2] [6].
VRAM Gereksinimleri
Deepseek modelleri için gereken VRAM, kullanılan model boyutuna ve kullanılan nicemleme yöntemine göre önemli ölçüde değişir:
- Deepseek V3 (671b parametreleri): FP16'da yaklaşık 1.543 GB gerektirir, ancak Q4 nicemlemesi ile sadece 386 GB civarındadır.
- Daha küçük modeller: Örneğin, 7b parametre varyantı FP16'da yaklaşık 16 GB gerektirir, ancak Q4 ile sadece 4 GB [2] [6].
Bu azaltma, sınırlı GPU kaynakları olan kullanıcılar için çok önemlidir. Örneğin, 48 GB VRAM ile tek bir GPU kullanmak, uygulanan nicemleme seviyesine bağlı olarak bazı katmanları sistem RAM'e boşaltarak modeli potansiyel olarak çalıştırabilir [1] [2].
Performans Hususları
Niceleme bellek kullanımını azaltırken, model performansını da etkileyebilir:
- Kalite ve Verimlilik: Daha düşük hassasiyet, daha hızlı hesaplamalara ve daha az bellek kullanımına yol açabilir, ancak doğruluğu tehlikeye atabilir. Nicelleştirme seviyesinin seçimi kabul edilebilir kalite ve mevcut donanım kaynakları arasında dengelenmelidir [5] [6].
-Aktif Parametreler: Deepseek gibi ekspertler (MOE) modellerinde, çıkarım sırasında sadece bir parametre alt kümesi aktiftir ve daha fazla optimizasyon sağlar. Örneğin, toplam parametre sayısı yüksek olmasına rağmen (671 milyar), herhangi bir zamanda sadece yaklaşık 37 milyar kullanılır, bu da doğru nicemleme stratejisi ile etkili bir şekilde yönetilebilir [4] [6].
Çözüm
Özetle, nicemleme, etkin performansı sağlayarak bellek tüketimini önemli ölçüde azaltarak Deepseek modelleri için VRAM gereksinimlerini yönetmede hayati bir rol oynamaktadır. Bu, bu gelişmiş modelleri verimli bir şekilde kullanmak için sınırlı donanımlı araştırmacılar ve uygulayıcılar için mümkün kılar. Bununla birlikte, bir nicemleme yaklaşımı seçilirken model doğruluğu ve hesaplama verimliliği arasındaki değiş tokuşlara dikkat edilmelidir.
Alıntılar:[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/discussions/9
[2] https://apxml.com/posts/system-equirements-deepseek-models
[3] https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/blob/main/doc/en/deepseek-v2-injection.md
[4] https://www.reddit.com/r/localllamama/comments/1hmoplg/deepseek_v3_vram_requirements/
[5] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-v25-guf/
[6] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-equirements-guide-for-depseek-models-in-2025
[7] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-lite-struct-gguf/
[8] https://huggingface.co/thebloke/deepseek-coder-6.7b-stuck-gptq
[9] https://arxiv.org/html/2412.19437v1