Deepseek Coder V2 ma określone wymagania dotyczące wydajnego działania, szczególnie dotyczące użycia GPU. Oto kluczowe punkty dotyczące jego wydajności bez GPU:
1. Zależność GPU: Standardowa wersja Deepseek Coder V2 wymaga znacznych zasobów GPU dla optymalnej wydajności. W szczególności doniesiono, że konieczne jest uruchomienie modelu w formacie BF16 do wnioskowania, konfiguracja z ośmioma GPU, każda z 80 GB VRAM [1] [7]. Wskazuje to na silne poleganie na możliwościach GPU w zakresie rozległych wymagań obliczeniowych modelu.
2. Wydajność procesora: Chociaż teoretycznie możliwe jest uruchomienie Codera Deepeek V2 na procesor, prawdopodobnie spowodowałoby to znacznie zmniejszoną wydajność i prędkość. Architektura modelu została zaprojektowana tak, aby wykorzystać równoległe możliwości przetwarzania występujące w GPU, które są kluczowe dla zarządzania dużymi wielkościami parametrów i złożonymi obliczeniami zaangażowanymi w jego działanie [2] [4].
3. Alternatywne opcje: Dla użytkowników bez dostępu do wysokiej klasy GPU, istnieją lżejsze wersje modelu, takie jak DeepSeek-Coder-V2-Lite, które mogą mieć niższe wymagania RAM i VRAM. Wersje te można uruchomić z mniejszą liczbą zasobów, ale nadal korzystają z pewnego poziomu obsługi GPU w celu zwiększenia wydajności [3] [5]. Ponadto można zastosować techniki kwantyzacji w celu dalszego zmniejszenia zapotrzebowania na zasoby, umożliwiając bardziej wykonalne działanie na mniej wydajnym sprzęcie [4] [5].
Podsumowując, podczas gdy Deepseek Coder V2 może technicznie działać bez GPU, nie byłoby to tak wydajnie. Użytkownicy starający się skutecznie korzystać z tego modelu, powinni rozważyć inwestowanie w odpowiedni sprzęt GPU lub korzystać z lżejszych wariantów zaprojektowanych dla mniej wymagających środowisk.
Cytaty:
[1] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-the-deepseek-koder-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-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-instruct
[8] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-ai-that-ckrushed-openai-to-on-use-deepseek-r1-vivately-22fl
[9] https://www.youtube.com/watch?v=rlxsdc9aza0