optimeerimise tehnikad **
1. kvantimine: kasutades väiksemaid täpsusvorminguid, näiteks 4-bitiseid kvantifitseerimist, saab suurte mudelite käitamise mäluvajadusi märkimisväärselt vähendada. Näiteks võib 671 miljardi parameetriga mudel nõuda FP8 täpsuses umbes 386 GB VRAM -i, kuid seda saab juhtida väiksematel GPUdel, kui 4 bitti kvantifitseerides on ainult 24 GB VRAM -iga [1] [3].
2. partii suuruse vähendamine: partii suuruse vähendamine aitab mälu kasutamist tõhusalt hallata. See lähenemisviis võimaldab väiksematel GPU -del suuremate mudelitega hakkama saada, kaubelda madalama mälutarbimise läbilaskevõimega [5] [6].
3. Mudeli destilleerimine: sellised tehnikad nagu teadmiste destilleerimine võimaldavad väiksematel mudelitel säilitada suur osa suuremate mudelite mõttekäiku. See võimaldab kasutajatel juurutada DeepSEEEK-mudelite destilleeritud versioone, mis on tarbija-klassi riistvara jaoks paremini hallatavad [4] [10].
4. Andmed ja mudeli paralleelsus: äärmiselt suurte mudelite puhul võib töökoormuse jaotamine mitme GPU -ga leevendada individuaalseid mälupiiranguid. See meetod hõlmab mudeli kaalude või arvutuste jagamist mitme GPU -s, võimaldades tõhusat täitmist ilma kogu koormuse käitlemiseta [5] [5] [6].
5. Kontrollpositsioon: see tehnika vähendab mälu kasutamist, säästes töötlemise ajal vahepealseid olekuid, mis võimaldab suurte parameetrite arvu tõhusamalt käsitseda suurenenud arvutusaja hinnaga [3] [5].
Praktilised kaalutlused **
Kuigi optimeerimise tehnikad võivad muuta väiksemate GPU -de jaoks suuremate Deepseeki mudelite käivitamise teostatavaks, on praktilised piirid endiselt olemas. Näiteks kui tarbijakvaliteedilised GPU-d nagu NVIDIA RTX 4090 suudab tõhusalt käivitada väiksemaid mudeleid (nt 7b ja 16b), vajavad suuremad mudelid (nt 236b ja rohkem) tavaliselt andmekeskuse riistvara või mitme GPU seadistusi nende tõttu nende tõttu. Olulised VRAM- ja arvutusnõuded [2] [3] [5].
Kokkuvõtlikult võib öelda, et kuigi väiksemad GPU -d saavad suuremate Deepseeki mudelite käitamiseks kasutada optimeerimisstrateegiaid, sõltub selle võimaluse ulatus suuresti konkreetse mudeli suuruse ja GPU spetsifikatsioonidest.
Tsitaadid:[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-modelid
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
]
]
[7] https://news.ycombinator.com/item?id=42803495
]
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/dicussions/2
[10] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
|