Deepseek Codierer V2 hat spezifische Anforderungen für den effizienten Betrieb, insbesondere für die GPU -Verwendung. Hier sind die wichtigsten Punkte in Bezug auf seine Leistung ohne GPU:
1. GPU -Abhängigkeit: Die Standardversion von Deepseek Codierer V2 erfordert erhebliche GPU -Ressourcen für eine optimale Leistung. Insbesondere wird berichtet, dass ein Setup mit acht GPUs mit jeweils 80 GB VRAM erforderlich ist, um das Modell im BF16 -Format für Inferenz auszuführen [1] [7]. Dies weist auf eine starke Abhängigkeit von GPU -Funktionen für den Umgang mit den umfangreichen Rechenanforderungen des Modells hin.
2. CPU -Leistung: Obwohl es theoretisch möglich ist, Deepseek Codierer V2 auf einer CPU auszuführen, würde dies wahrscheinlich zu einer erheblichen Verringerung der Effizienz und der Geschwindigkeit führen. Die Architektur des Modells soll parallele Verarbeitungsfunktionen nutzen, die in GPUs enthalten sind, die für die Verwaltung der großen Parametergrößen und komplexen Berechnungen entscheidend sind [2] [4].
3. Alternative Optionen: Für Benutzer ohne Zugriff auf High-End-GPUs gibt es leichtere Versionen des Modells wie Deepseek-Coder-V2-Lite, die möglicherweise niedrigere RAM- und VRAM-Anforderungen haben. Diese Versionen können mit weniger Ressourcen ausgeführt werden, profitieren jedoch von einem gewissen Grad der GPU -Unterstützung, um die Leistung zu verbessern [3] [5]. Darüber hinaus können Quantisierungstechniken eingesetzt werden, um die Ressourcenanforderungen weiter zu reduzieren und einen praktikableren Betrieb auf weniger leistungsstarker Hardware zu ermöglichen [4] [5].
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Deepseek Codierer V2 technisch ohne GPU ausgeführt werden kann, dies jedoch nicht effizient. Benutzer, die dieses Modell effektiv nutzen möchten, sollten in Betracht ziehen, in geeignete GPU -Hardware zu investieren oder leichtere Varianten zu verwenden, die für weniger anspruchsvolle Umgebungen ausgelegt sind.
Zitate:
[1] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-thepeepseek-coder-v2-instruct/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-guf
[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-instruct
[8] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-ai-that-crushed-openai-how-to-use-teepseek-r1-privy-22fl
[9] https://www.youtube.com/watch?v=rlxsdc9aza0