„Deepseek Coder V2“ turi specifinius veiksmingo veikimo reikalavimus, ypač susijusius su GPU naudojimu. Čia yra pagrindiniai jo veikimo be GPU punktai:
1. GPU Priklausomybė: standartinei „Deepseek Coder V2“ versijai reikia didelių GPU išteklių, kad būtų galima optimaliai našumui. Tiksliau, pranešama, kad norint paleisti modelį BF16 formatu, kad būtų galima daryti išvadą, reikia sąrankos su aštuoniais GPU, kurių kiekvienas turi 80 GB VRAM, yra būtina [1] [7]. Tai rodo tvirtą pasitikėjimą GPU galimybėmis tvarkant didelius modelio skaičiavimo reikalavimus.
2. CPU našumas: Nors teoriškai įmanoma įmanoma paleisti „Deepseee Coder V2“ CPU, tai greičiausiai sumažės žymiai sumažėjęs efektyvumas ir greitis. Modelio architektūra yra skirta panaudoti lygiagrečias apdorojimo galimybes, esančias GPU, kurios yra labai svarbios norint valdyti didelius parametrų dydžius ir sudėtingus skaičiavimus, susijusius su jo veikimu [2] [4].
3. Alternatyvios parinktys: vartotojams, neturintiems prieigos prie aukščiausios klasės GPU, yra lengvesnių modelio versijų, tokių kaip „Deepseeek-Coder-V2-Lite“, kuriai gali būti mažesni RAM ir VRAM reikalavimai. Šios versijos gali būti vykdomos su mažiau išteklių, tačiau vis tiek naudinga tam tikra GPU palaikymo lygiu, kad padidintų našumą [3] [5]. Be to, norint sumažinti išteklių poreikius, galima naudoti kiekybinio nustatymo metodus, leidžiančius labiau įmanoma atlikti ne tokią galingą aparatinę įrangą [4] [5].
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors „Deepseek Coder V2“ gali techniškai veikti be GPU, jis to nepadarytų efektyviai. Vartotojai, norintys efektyviai panaudoti šį modelį, turėtų apsvarstyti galimybę investuoti į tinkamą GPU aparatinę įrangą arba naudoti lengvesnius variantus, kurie yra skirti mažiau reikliam aplinkai.
Citatos:
[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/deepseeek-ai-ai-that-crushed-openai-how-to-use-seeSee-r1-privately-22fl
[9] https://www.youtube.com/watch?v=rlxsdc9aza0