Deepseek -coder v2 heeft specifieke vereisten voor efficiënte werking, met name met betrekking tot GPU -gebruik. Hier zijn de belangrijkste punten met betrekking tot de prestaties zonder een GPU:
1. GPU -afhankelijkheid: de standaardversie van Deepseek Coder V2 vereist substantiële GPU -bronnen voor optimale prestaties. In het bijzonder wordt gemeld dat om het model in het BF16 -formaat voor inferentie uit te voeren, een opstelling met acht GPU's, elk met 80 GB VRAM, nodig is [1] [7]. Dit duidt op een sterke afhankelijkheid van GPU -mogelijkheden voor het omgaan met de uitgebreide computationele eisen van het model.
2. CPU -prestaties: hoewel het theoretisch mogelijk is om Deepseek -codeer V2 op een CPU te laten draaien, zou dit waarschijnlijk leiden tot een aanzienlijk verminderde efficiëntie en snelheid. De architectuur van het model is ontworpen om te benutten voor parallelle verwerkingsmogelijkheden in GPU's, die cruciaal zijn voor het beheren van de grote parametergroottes en complexe berekeningen die betrokken zijn bij de werking [2] [4].
3. Alternatieve opties: voor gebruikers zonder toegang tot high-end GPU's zijn er lichtere versies van het model, zoals deepseek-coder-v2-lite, die mogelijk lagere RAM- en VRAM-vereisten hebben. Deze versies kunnen worden uitgevoerd met minder bronnen, maar nog steeds profiteren van een niveau van GPU -ondersteuning om de prestaties te verbeteren [3] [5]. Bovendien kunnen kwantisatietechnieken worden gebruikt om de eisen van de middelen verder te verminderen, waardoor meer haalbare werking op minder krachtige hardware [4] [5] mogelijk is.
Samenvattend, hoewel Deepseek Coder V2 technisch kan worden uitgevoerd zonder een GPU, zou het niet zo efficiënt doen. Gebruikers die dit model effectief willen gebruiken, moeten overwegen te investeren in geschikte GPU -hardware of het gebruik van lichtere varianten die zijn ontworpen voor minder veeleisende omgevingen.
Citaten:
[1] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-the-deepseek-coder-v2-intruct/78825493
[2] https://arxiv.org/html/2405.04434v5
[3] https://github.com/deepseek-ai/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-ai/deepseek-coder-v2-intruct
[8] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-ai-that-crushed-openai-how-to-use-deepseek-r1-privatate-22fl
[9] https://www.youtube.com/watch?v=rlxsdc9aza0