Manjši GPU -ji lahko z različnimi tehnikami optimizacije resnično obravnavajo večje modele DeepSeek, čeprav obstajajo pomembne omejitve, ki temeljijo na velikosti modela in zmogljivosti GPU -ja.
Tehnike optimizacije **
1. Kvantizacija: Z uporabo nižje oblike natančnosti, kot je 4-bitna kvantizacija, se lahko potrebe pomnilnika za izvajanje velikih modelov znatno zmanjšajo. Na primer, model s 671 milijardami parametrov lahko zahteva približno 386 GB VRAM v natančnosti FP8, vendar se lahko izvaja na manjših GPU -jih z le 24 GB VRAM, kadar je kvantizirano na 4 bite [1] [3].
2. Zmanjšanje velikosti serije: Zmanjšanje velikosti serije lahko pomaga učinkovito upravljanje pomnilnika. Ta pristop omogoča manjšim GPU -jem, da obravnavajo večje modele s trgovanjem z nekaj pretoka za nižjo porabo pomnilnika [5] [6].
3. Model destilacija: Tehnike, kot je destilacija znanja, omogočajo manjšemu modelih, da ohranijo večino sposobnosti sklepanja večjih modelov. To uporabnikom omogoča, da namestijo destilirane različice modelov Deepseek, ki so bolj obvladljive pri strojni opremi potrošniške ocene [4] [10].
4. Podatki in paralelizem modela: Za izjemno velike modele lahko distribucija delovne obremenitve v več GPU -jev ublaži posamezne omejitve pomnilnika. Ta metoda vključuje cepljenje uteži modela ali izračune v več GPU, kar omogoča učinkovito izvedbo, ne da bi potreboval en GPU za obdelavo celotne obremenitve [5] [6].
5. Checkpoint: Ta tehnika zmanjšuje porabo pomnilnika s prihrankom vmesnih stanj med obdelavo, kar omogoča učinkovitejše ravnanje s številom velikih parametrov na ceno povečanega časa izračuna [3] [5].
Praktični premisleki **
Medtem ko tehnike optimizacije lahko manjši GPU -ji izvedejo za izvajanje večjih modelov Deepseek, praktične omejitve še vedno obstajajo. Na primer, medtem ko potrošniški GPU-ji, kot je NVIDIA RTX 4090, lahko učinkovito izvajajo manjše modele (npr. 7B in 16B), večje modele (npr. znatne VRAM in izračunane zahteve [2] [3] [5].
Če povzamemo, čeprav lahko manjši GPU -ji uporabljajo optimizacijske strategije za izvajanje večjih modelov DeepSeek, je obseg te zmogljivosti močno odvisen od posebne velikosti modela in specifikacij GPU -ja.
Navedbe:[1] https://stratechhery.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-wardware-requirements-guide-for-reepseek-models-in-2025
[6] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-do-vezna-about-this-new-llm-in-one-flace
[7] https://news.ycombinator.com/item?id=42803495
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolution-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/discussions/2
[10] https://unfoldai.com/deepseek-r1/