Deepseek kodlayıcı V2'deki nicemleme seçenekleri, hız, doğruluk ve kaynak kullanımı gibi yönleri etkileyerek performansını önemli ölçüde etkiler.
Nicelleştirmenin Performans Üzerine Etkisi
** 1. Hız ve verimlilik
Niceleme, özellikle GPU belleği (VRAM) ile ilgili olarak, farklı donanım yapılandırmaları için optimize edilmesini sağlar. Optimal hız için, kullanıcılara GPU'nun VRAM sınırlarına uyan bir nicemleme türü seçmeleri tavsiye edilir. Özellikle, toplam VRAM'dan 1-2GB daha küçük bir miktar seçmek, işlem hızını önemli ölçüde artırabilir. Bu optimizasyon, özellikle büyük veri kümelerini işlerken daha hızlı çıkarım süreleri sağlar [1] [2].
** 2. Doğruluk ve kalite
Nicelleştirme seçimi de modelin doğruluğunu etkiler. Q8_0_L ve Q8_0 gibi daha kaliteli nicemleme türleri, üstün performans sağlar, ancak daha fazla hesaplama kaynağı gerektirir. Tersine, daha düşük kaliteli seçenekler (örn., IQ2_M veya IQ2_XS) hala işlevsel olabilir, ancak aynı doğruluk seviyesine ulaşmaz. Sonuç olarak, kullanıcılar bir nicemleme türü [2] [5] seçerken hız ihtiyaçlarını istenen çıktı kalitesine karşı dengelemelidir.
** 3. Dosya boyutu düşünceleri
Farklı nicelleştirme türleri, seçilen seçeneğe bağlı olarak yaklaşık 6GB ila 17GB arasında değişebilen çeşitli dosya boyutlarına karşılık gelir. Bu değişkenlik, sınırlı sistem kaynaklarına sahip kullanıcıların, modele mevcut belleğine uyacak şekilde kaliteden ödün vermesi gerekebileceği anlamına gelir [2] [5].
Özetle, Deepseek Coder V2'deki nicemleme seçenekleri, performans optimizasyonuna özel bir yaklaşım sağlar ve kullanıcıların belirli donanım özelliklerine ve proje gereksinimlerine göre hızı veya doğruluğa öncelik vermelerini sağlar.
Alıntılar:
[1] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-doder-v2-struct-guf/
[2] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-lite-struct-gguf/
[3] https://huggingface.co/quantfactory/deepseek-coder-v2-lite-base-guf
[4] https://arxiv.org/html/2410.14766v1
[5] https://ollama.com/mannix/deepseek-doder-v2-lite-stom
[6] https://arxiv.org/html/2405.04434v5
[7] https://deepgram.com/learn/best-local-doding-llm
[8] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analysis/