Mniejsze GPU mogą rzeczywiście obsługiwać większe modele Deepeek za pomocą różnych technik optymalizacji, chociaż istnieją znaczące ograniczenia w oparciu o wielkość modelu i możliwości GPU.
Techniki optymalizacji **
1. Kwantyzacja: Wykorzystując niższe formaty precyzyjne, takie jak 4-bitowa kwantyzacja, wymagania pamięci do uruchamiania dużych modeli można znacznie zmniejszyć. Na przykład model z 671 miliardami parametrów może wymagać około 386 GB VRAM w precyzji FP8, ale można go uruchomić na mniejszych GPU z zaledwie 24 GB VRAM, gdy jest kwantyfikowane do 4 bitów [1] [3].
2. Redukcja wielkości partii: Zmniejszenie wielkości partii może pomóc w skutecznym zarządzaniu pamięcią. Takie podejście pozwala mniejszemu GPU obsługiwać większe modele poprzez wymianę przepustowości dla niższego zużycia pamięci [5] [6].
3. Model destylacja: Techniki takie jak destylacja wiedzy umożliwiają mniejsze modele zachowanie znacznej zdolności rozumowania większych modeli. Umożliwia to użytkownikom wdrażanie destylowanych wersji modeli DeepSeek, które są łatwiejsze do zarządzania na sprzęcie klasy konsumenckiej [4] [10].
4. Dane i modele równoległości: W przypadku bardzo dużych modeli dystrybucja obciążenia przez wiele GPU może złagodzić poszczególne ograniczenia pamięci. Ta metoda polega na podzieleniu masy modelu lub obliczeń na kilka GPU, umożliwiając wydajne wykonanie bez konieczności obsługi całego GPU w celu obsługi całego obciążenia [5] [6].
5. Punkty kontrolne: Ta technika zmniejsza zużycie pamięci poprzez oszczędzanie stanów pośrednich podczas przetwarzania, co pozwala na bardziej wydajne obsługę dużej liczby parametrów kosztem zwiększonego czasu obliczeń [3] [5].
Rozważania praktyczne **
Podczas gdy techniki optymalizacji mogą sprawić, że mniejsze GPU mogą uruchomić większe modele Deepeek, nadal istnieją praktyczne limity. Na przykład, podczas gdy GPU klasy konsumenckiej, takie jak NVIDIA RTX 4090, mogą skutecznie uruchamiać mniejsze modele (np. 7b i 16b), większe modele (np. 236b i więcej) zwykle wymagają sprzętu o klasy centralnej lub wielu GPU ze względu na ich konfigurację z powodu ich Znaczące wymagania VRAM i obliczenia [2] [3] [5].
Podsumowując, podczas gdy mniejsze GPU mogą wykorzystać strategie optymalizacji do prowadzenia większych modeli Deepeek, zakres tej możliwości zależy od określonego rozmiaru modelu i specyfikacji GPU.
Cytaty:[1] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[2] https://www.theregister.com/2025/01/26/deepseek_r1_ai_cot/
[3] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepseek-models
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-models-in-2025
[6] https://daily.dev/blog/deepseek-everinging-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place
[7] https://news.ycombinator.com/item?id=42803495
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutioning-ai-open-source-reassing-20-ramachandran-xakme
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/discussion/2
[10] https://unfololdai.com/deepseek-r1/