Daha küçük GPU'lar, model boyutuna ve GPU'nun yeteneklerine dayalı önemli sınırlamalar olmasına rağmen, çeşitli optimizasyon teknikleri aracılığıyla daha büyük Deepseek modellerini gerçekleştirebilir.
Optimizasyon Teknikleri **
1. Niceleme: 4 bit nicemleme gibi daha düşük hassasiyetli formatlar kullanılarak, büyük modelleri çalıştırmak için bellek gereksinimleri önemli ölçüde azaltılabilir. Örneğin, 671 milyar parametreye sahip bir model FP8 hassasiyetinde yaklaşık 386 GB VRAM gerektirebilir, ancak 4 bit olarak ölçüldüğünde sadece 24 GB VRAM ile daha küçük GPU'larda çalıştırılabilir [1] [3].
2. Parti boyutu azaltma: Toplu boyutun azaltılması, bellek kullanımının etkili bir şekilde yönetilmesine yardımcı olabilir. Bu yaklaşım, daha küçük GPU'ların daha düşük bellek tüketimi için bazı verim alım satım yaparak daha büyük modelleri ele almasına izin verir [5] [6].
3. Model damıtma: Bilgi damıtma gibi teknikler, daha küçük modellerin daha büyük modellerin akıl yürütme kapasitesinin çoğunu korumasını sağlar. Bu, kullanıcıların tüketici sınıfı donanımında daha yönetilebilir olan Deepseek modellerinin damıtılmış sürümlerini dağıtmalarını sağlar [4] [10].
4. Veri ve model paralellik: Son derece büyük modeller için, iş yükünü birden fazla GPU'ya dağıtmak bireysel bellek kısıtlamalarını hafifletebilir. Bu yöntem, model ağırlıklarının veya hesaplamaların birkaç GPU arasında bölünmesini ve tüm yükü işlemek için tek bir GPU gerektirmeden verimli bir şekilde yürütülmeye izin vermeyi içerir [5] [6].
5. Checkointing: Bu teknik, işleme sırasında ara durumları kaydederek bellek kullanımını azaltır, bu da büyük parametre sayımlarının daha fazla hesaplama süresi pahasına daha verimli bir şekilde ele alınmasına izin verir [3] [5].
Pratik Konular **
Optimizasyon teknikleri daha küçük GPU'ların daha büyük Deepseek modellerini çalıştırmasını mümkün kılabilirken, pratik sınırlar hala mevcuttur. Örneğin, NVIDIA RTX 4090 gibi tüketici sınıfı GPU'lar daha küçük modelleri (örneğin, 7b ve 16b) verimli bir şekilde çalıştırabilirken, daha büyük modeller (örneğin, 236b ve üstü) tipik olarak veri merkezi sınıfı donanımı veya çoklu GPU kurulumlarını gerektirir. Önemli VRAM ve Hesaplama Gereksinimleri [2] [3] [5].
Özetle, daha küçük GPU'lar daha büyük Deepseek modellerini çalıştırmak için optimizasyon stratejileri kullanabilirken, bu yeteneğin kapsamı büyük ölçüde belirli model boyutuna ve GPU'nun özelliklerine bağlıdır.
Alıntılar:[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-equirements-deepseek-models
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-equirements-guide-for-depseek-models-in-2025
[6] https://daily.dev/blog/deepseek-estything-noou-need-to-wout-about-this-new-lm-in-one-place
[7] https://news.ycombinator.com/item?id=42803495
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolution-i-apen-source-weasoning-20-ramachandran-xakme
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/discussions/2
[10] https://unfoldai.com/deepseek-r1/