Deepseek Coder V2 are cerințe specifice pentru o funcționare eficientă, în special în ceea ce privește utilizarea GPU. Iată punctele cheie cu privire la performanța sa fără GPU:
1. Dependența GPU: versiunea standard a Deepseek Coder V2 necesită resurse GPU substanțiale pentru performanțe optime. Mai exact, se raportează că pentru a rula modelul în format BF16 pentru inferență, este necesară o configurație cu opt GPU -uri, fiecare având 80 GB de VRAM, [1] [7]. Aceasta indică o dependență puternică de capacitățile GPU pentru gestionarea cererilor de calcul extinse ale modelului.
2. Performanța procesorului: Deși este teoretic posibil să rulăm DeepSeek Coder V2 pe un procesor, acest lucru ar avea ca rezultat probabil o eficiență și viteză semnificativ redusă. Arhitectura modelului este concepută pentru a folosi capacitățile de procesare paralelă găsite în GPU, care sunt cruciale pentru gestionarea dimensiunilor mari ale parametrilor și a calculelor complexe implicate în funcționarea sa [2] [4].
3. Opțiuni alternative: Pentru utilizatori fără acces la GPU-uri de înaltă calitate, există versiuni mai ușoare ale modelului, cum ar fi Deepseek-Coder-V2-Lite, care pot avea cerințe mai mici RAM și VRAM. Aceste versiuni pot fi rulate cu mai puține resurse, dar beneficiază totuși de un anumit nivel de asistență GPU pentru a îmbunătăți performanța [3] [5]. În plus, tehnicile de cuantificare pot fi utilizate pentru a reduce în continuare cerințele de resurse, permițând o funcționare mai fezabilă pe hardware mai puțin puternic [4] [5].
În rezumat, în timp ce Deepseek Coder V2 poate rula tehnic fără GPU, nu ar face acest lucru eficient. Utilizatorii care doresc să utilizeze în mod eficient acest model ar trebui să ia în considerare investițiile în hardware GPU adecvat sau să folosească variante mai ușoare care sunt concepute pentru medii mai puțin solicitante.
Citări:
[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-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-CRUSHED-OPENAI-LOW-TO-UNEPEEPSEEK-R1-PRIVENTAL-22FL
[9] https://www.youtube.com/watch?v=rlxsdc9aza0