DeepSeek Coder V2 har specifikke krav til effektiv drift, især vedrørende GPU -brug. Her er de vigtigste punkter med hensyn til dens ydeevne uden en GPU:
1. GPU -afhængighed: Standardversionen af Deepseek -koder V2 kræver betydelige GPU -ressourcer for optimal ydelse. Specifikt rapporteres det, at for at køre modellen i BF16 -format til inferens er en opsætning med otte GPU'er, der hver har 80 GB VRAM, nødvendigt [1] [7]. Dette indikerer en stærk afhængighed af GPU -kapaciteter til håndtering af modellens omfattende beregningskrav.
2. CPU -ydeevne: Selvom det teoretisk er muligt at køre Deepseek -koder V2 på en CPU, ville det sandsynligvis resultere i markant reduceret effektivitet og hastighed. Modelens arkitektur er designet til at udnytte parallelle behandlingsfunktioner, der findes i GPU'er, som er afgørende for at styre de store parameterstørrelser og komplekse beregninger involveret i dens drift [2] [4].
3. alternative indstillinger: For brugere uden adgang til avancerede GPU'er er der lettere versioner af modellen, såsom Deepseek-Coder-V2-Lite, som kan have lavere RAM- og VRAM-krav. Disse versioner kan køres med færre ressourcer, men drager stadig fordel af et vist niveau af GPU -support for at forbedre ydelsen [3] [5]. Derudover kan kvantiseringsteknikker anvendes til at reducere ressourcekrav yderligere, hvilket muliggør mere gennemførlig drift på mindre kraftfuld hardware [4] [5].
Sammenfattende, mens Deepseek -koder V2 teknisk kan køre uden en GPU, ville det ikke gøre det effektivt. Brugere, der søger at bruge denne model effektivt, bør overveje at investere i passende GPU -hardware eller bruge lettere varianter, der er designet til mindre krævende miljøer.
Citater:
[1] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-the-deepseek-coder-v2-instruct/78825493
[2] https://arxiv.org/html/2405.04434v5
[3] https://github.com/deepseek-i/deepseek-coder-v2/issues/11
[4] https://huggingface.co/ciscai/deepseek-coder-v2-lite-instruct-sota-gguf
[5] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-instruct-gguf/
[6] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[7] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-coder-v2-instruct
[8] https://dev.to/proflead/deepseek-i-i-that-crushed-openai-how-to-s-deepseek-r1-private-22fl
[9] https://www.youtube.com/watch?v=rlxsdc9aza0