kvantimise mõju jõudlusele
** 1. Kiirus ja tõhusus
Kvantiseerimine võimaldab mudelit optimeerida erinevate riistvarakonfiguratsioonide jaoks, eriti GPU mälu (VRAM) osas. Optimaalse kiiruse huvides soovitatakse kasutajatel valida kvantimistüüp, mis sobib nende GPU VRAM -i piiridesse. Täpsemalt võib kogu VRAM-ist 1-2 GB väiksem kvantiteedi valimine töötlemiskiirust märkimisväärselt suurendada. See optimeerimine võimaldab kiiremat järeldust, eriti suurte andmekogumite käsitlemisel [1] [2].
** 2. Täpsus ja kvaliteet
Kvantiseerimise valik mõjutab ka mudeli täpsust. Kõrgema kvaliteediga kvantifitseerimistüübid, näiteks Q8_0_L ja Q8_0, pakuvad suurepäraseid jõudlust, kuid vajavad rohkem arvutuslikke ressursse. Seevastu madalama kvaliteediga suvandid (nt IQ2_M või IQ2_XS) võivad siiski olla funktsionaalsed, kuid ei saavuta sama täpsust. Selle tulemusel peavad kasutajad kvantifitseerimistüübi valimisel tasakaalustama kiiruse vajadust soovitud väljundi kvaliteediga [2] [5].
** 3. Faili suuruse kaalutlused
Erinevad kvantitatsiooni tüübid vastavad erinevatele failide suurusele, mis võib sõltuvalt valitud suvandist ulatuda umbes 6 GB kuni 17 GB. See varieeruvus tähendab, et piiratud süsteemiressurssidega kasutajad peavad kvaliteediks kompromisse tegema, et see sobiks mudeli olemasoleva mälu alla [2] [5].
Kokkuvõtlikult võimaldavad DeepSEEK Coderi V2 kvantimisvalikud kohandatud lähenemisviisi jõudluse optimeerimisele, võimaldades kasutajatel tähtsustada kiirust või täpsust, tuginedes nende konkreetsetele riistvaravõimalustele ja projekti nõuetele.
Tsitaadid:
[1] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-instruct-guf/
]
[3] https://huggingface.co/quantfactory/deepseek-coder-v2-lite-base-ggUf
[4] https://arxiv.org/html/2410.14766v1
[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
]