„Deepseeek Coder V2“ kiekybinės parinktys daro didelę įtaką jo našumui, darant įtaką tokiems aspektams kaip greitis, tikslumas ir išteklių panaudojimas.
Quantization poveikis našumui
** 1. Greitis ir efektyvumas
Quantization leidžia modelį optimizuoti skirtingoms aparatinės įrangos konfigūracijoms, ypač atsižvelgiant į GPU atmintį (VRAM). Optimaliam greičiui vartotojams patariama pasirinkti kiekybinio tipo tipą, kuris atitiktų jų GPU VRAM ribas. Tiksliau, pasirinkus 1–2 GB mažesnį kiekį, nei bendras VRAM, gali žymiai padidinti apdorojimo greitį. Šis optimizavimas įgalina greitesnį išvadų laiką, ypač tvarkant didelius duomenų rinkinius [1] [2].
** 2. Tikslumas ir kokybė
Kvantavimo pasirinkimas taip pat daro įtaką modelio tikslumui. Aukštesnės kokybės kiekybinio tipai, tokie kaip q8_0_l ir q8_0, užtikrina puikų našumą, tačiau reikalauja daugiau skaičiavimo išteklių. Ir atvirkščiai, žemesnės kokybės parinktys (pvz., IQ2_M arba IQ2_XS) vis tiek gali būti funkcionalios, tačiau nepasiekia tokio paties tikslumo lygio. Dėl to vartotojai turi subalansuoti savo greičio poreikį nuo norimos išvesties kokybės renkantis kvantizavimo tipą [2] [5].
** 3. Failo dydžio aspektai
Skirtingi kvantizavimo tipai atitinka įvairius failų dydžius, kurie gali svyruoti nuo maždaug 6 GB iki 17 GB, atsižvelgiant į pasirinktą parinktį. Šis kintamumas reiškia, kad vartotojams, turintiems ribotus sistemos išteklius, gali tekti pakenkti kokybei, kad modelis atitiktų jų turimą atmintį [2] [5].
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseek Coder V2“ kvantizavimo parinktys leidžia pritaikyti požiūrį į našumo optimizavimą, suteikiant galimybę vartotojams nustatyti prioritetus greičiui ar tikslumui, atsižvelgiant į jų specifines aparatinės įrangos galimybes ir projekto reikalavimus.
Citatos:
[1] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-instruct-gguf/
[2] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-lite instruct-gguf/
[3] https://huggingface.co/quantfactory/deepseek-coder-v2-lite base-gguf
[4] https://arxiv.org/html/2410.1476661
[5] https://ollama.com/mannix/deepseek-coder-v2-lite-instruct
[6] https://arxiv.org/html/2405.04434v5
[7] https://deepgram.com/learn/best-local-coding-llm
[8] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analysis/