Mažesni GPU iš tikrųjų gali valdyti didesnius „Deepseeek“ modelius įvairiais optimizavimo metodais, nors yra reikšmingų apribojimų, pagrįstų modelio dydžiu ir GPU galimybėmis.
optimizavimo metodai **
1. Quantization: Naudojant mažesnius tikslumo formatus, tokius kaip 4 bitų kiekybinis kiekis, atminties reikalavimai dideliems modeliams paleisti gali būti žymiai sumažintas. Pvz., Modeliui, kurio parametrai yra 671 milijardai, FP8 tikslumui gali prireikti apie 386 GB VRAM, tačiau jį galima paleisti mažesniais GPU su tik 24 GB VRAM, kai išmatuojama iki 4 bitų [1] [3].
2. S partijos dydžio sumažinimas: Sumažėjęs partijos dydis gali padėti efektyviai valdyti atminties naudojimą. Šis metodas leidžia mažesniems GPU valdyti didesnius modelius, prekiaujant tam tikru pralaidumu, kad būtų sunaudota mažesnė atminties sunaudojimas [5] [6].
3. Modelio distiliavimas: Technikos, pavyzdžiui, distiliavimas žiniomis, leidžia mažesniems modeliams išlaikyti didesnių modelių pagrindimo galimybes. Tai leidžia vartotojams diegti distiliuotas „Deepseeek“ modelių versijas, kurias labiau valdo vartotojų lygio aparatūra [4] [10].
4. Duomenys ir modelio paralelizmas: Ypač dideliems modeliams darbo krūvio paskirstymas keliuose GPU gali palengvinti atskirų atminties apribojimus. Šis metodas apima kelių GPU modelio svorių ar skaičiavimų padalijimą, leidžiantį efektyviai vykdyti, nereikalaujant vieno GPU tvarkyti visą apkrovą [5] [6].
5. Kontrolės taškas: Ši technika sumažina atminties naudojimą, išsaugodamas tarpines būsenas apdorojimo metu, o tai leidžia efektyviau tvarkyti didelį parametrų skaičių padidėjus skaičiavimo laikui [3] [5].
Praktiniai svarstymai **
Nors optimizavimo metodai gali padaryti jį įmanoma mažesniam GPU paleisti didesnius „Deepseeek“ modelius, vis dar egzistuoja praktinės ribos. Pavyzdžiui, nors vartotojo lygio GPU, pavyzdžiui, „NVIDIA RTX 4090“, gali efektyviai paleisti mažesnius modelius (pvz., 7b ir 16b), didesnius modelius (pvz., 236b ir daugiau) paprastai reikalaujama duomenų centro aparatinės įrangos ar kelių GPU sąrankų dėl jų. esminiai VRAM ir skaičiavimo reikalavimai [2] [3] [5].
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors mažesni GPU gali naudoti optimizavimo strategijas didesniems „Deepseee“ modeliams paleisti, šios galimybės mastas labai priklauso nuo konkretaus modelio dydžio ir GPU specifikacijų.
Citatos:[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-everything-you-reed-to-know-out-this-new-llm-in-on-oon-place
[7] https://news.ycombinator.com/item?id=42803495
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutioning-ai-open-ource-reasoning-20-ramachandran-xakme
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/discussions/2
[10] https://unfoldai.com/deepseek-r1/