A MEGERSEK CODER V2 speciális követelményekkel rendelkezik a hatékony működésre, különös tekintettel a GPU használatára. Itt vannak a kulcsfontosságú pontok a teljesítményével kapcsolatban GPU nélkül:
1. GPU -függőség: A DeepSeek Coder V2 szokásos verziója jelentős GPU erőforrásokat igényel az optimális teljesítményhez. Konkrétan arról számolnak be, hogy a modell BF16 formátumában történő futtatásához a következtetéshez nyolc GPU -val rendelkező beállítás szükséges, mindegyik 80 GB VRAM -mal rendelkezik [1] [7]. Ez azt jelzi, hogy a modell kiterjedt számítási igényeinek kezelésére a GPU képességeire szorosan támaszkodnak.
2. CPU teljesítmény: Noha elméletileg lehetséges a Mély -Koder V2 futtatása a CPU -n, ez valószínűleg jelentősen csökkentené a hatékonyságot és a sebességet. A modell architektúráját úgy tervezték, hogy kihasználja a GPU -kban található párhuzamos feldolgozási képességeket, amelyek döntő jelentőségűek a működésében részt vevő nagy paraméterek és komplex számítások kezeléséhez [2] [4].
3. Alternatív lehetőségek: A csúcskategóriás GPU-khoz való hozzáférés nélküli felhasználók számára a modell könnyebb verziói vannak, például a DeepSeek-Coder-V2-Lite, amelynek alacsonyabb RAM és VRAM követelményei lehetnek. Ezek a verziók kevesebb erőforrással futtathatók, de továbbra is előnyösek a GPU támogatásának bizonyos szintű szintjéből a teljesítmény javítása érdekében [3] [5]. Ezenkívül a kvantálási technikák is alkalmazhatók az erőforrás -igények további csökkentésére, lehetővé téve a kevésbé hatékony hardverek megvalósítható működését [4] [5].
Összefoglalva: míg a DeepSeek Coder V2 technikailag futhat GPU nélkül, ez nem tenné hatékonyan. A modell hatékony felhasználására törekvő felhasználóknak fontolóra kell venniük a megfelelő GPU hardverekbe történő befektetést vagy könnyebb variánsok használatát, amelyeket kevésbé igényes környezetre terveztek.
Idézetek:
[1] https://stackoverflow.com/questions/78697403/System-requirements-for-theepseek-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-cushed-openai-how-to-use-deepseek-riveatation-22fl
[9] https://www.youtube.com/watch?v=rlxsdc9aza0