Dá para rodar DeepSeek-V2-Lite-Chat em RTX 4090?
Não DeepSeek-V2-Lite-Chat com BF16 precisa de 30,00 GiB–36,68 GiB com contexto de 4.096 tokens. A RTX 4090 tem cerca de 22 GiB utilizáveis.
4 arquivos, 31,4 GB no total.
A fórmula de memória cobre só em parte esta arquitetura, então trate os números desta página como aproximados.
São estimativas a partir da config do modelo e do tamanho dos arquivos, não medições. Como calculamos
O que mudar
- Use GGUF Q8_0 (mradermacher): cerca de 19 GiB com o mesmo contexto (Cabe).
Outros arquivos nesta GPU
| Quantização | Tamanho do arquivo | Engine | Total | Ajuste |
|---|---|---|---|---|
| BF16 safetensors Configuração atual | 31,4 GB | vllm | 30,0 GiB–36,7 GiB | Não cabe |
| GGUF Q8_0 (mradermacher) | 16,7 GB | llama.cpp | 15,8 GiB–19,0 GiB | Cabe |
| GGUF Q6_K (mradermacher) | 14,1 GB | llama.cpp | 13,3 GiB–16,1 GiB | Cabe |
| GGUF Q5_K_M (mradermacher) | 11,9 GB | llama.cpp | 11,3 GiB–13,7 GiB | Roda com folga |
| GGUF Q4_K_M (mradermacher) | 10,4 GB | llama.cpp | 9,9 GiB–12,1 GiB | Roda com folga |
Mesmo contexto (4.096 tokens), um chat por vez, cada arquivo com sua engine habitual.
Configuração usada
- ModeloDeepSeek-V2-Lite-Chat
- HardwareGeForce RTX 4090 24GB (desktop)
- QuantizaçãoBF16 safetensors
- Tamanho de contexto (tokens em cache)4.096
- Motor de execução
vllm - Sequências simultâneas1
- Tipo do cache KVfp16
Identificadores técnicos e dados de compartilhamento
- Modelo
deepseek-v2-lite-chat - Hardware
nvidia-geforce-rtx-4090-24gb-desktop - Quantização
bf16 - Código para compartilhar esta configuração
v2.eyJzY2hlbWFWZXJzaW9uIjoyLCJjYWxjdWxhdG9yVmVyc2lvbiI6IjAuMy4wIiwiZGF0YXNldFZlcnNpb24iOiIyMDI2LTEwLTAyLjEiLCJjb25maWciOnsibW9kZWxJZCI6ImRlZXBzZWVrLXYyLWxpdGUtY2hhdCIsImhhcmR3YXJlSWQiOiJudmlkaWEtZ2Vmb3JjZS1ydHgtNDA5MC0yNGdiLWRlc2t0b3AiLCJkZXZpY2VDb3VudCI6MSwicXVhbnRpemF0aW9uSWQiOiJiZjE2IiwiY29udGV4dFRva2VucyI6NDA5NiwiY29uY3VycmVudFNlcXVlbmNlcyI6MSwiZW5naW5lIjoidmxsbSIsImt2VHlwZSI6ImZwMTYifX0
Como este número é calculado
Total = arquivo de pesos + cache KV + buffers de execução. A faixa vai do overhead baixo ao alto da engine mostrada.
- Pesos (arquivo)
- 29,26 GiB (31.412.968.448 bytes)
- Cache KV
- 0,12 GiB (127.401.984 bytes)
- Buffers de execução
- 0,63 GiB–7,31 GiB
- Total
- 30,00 GiB–36,68 GiB
- Memória utilizável
- 22,00 GiB
- Reserva de sistema / tela
- 2,00 GiB
- Sobra
- -14,68 GiB–-8,00 GiB
estimativa alta 36,68 GiB com 22,00 GiB disponíveis
Caber na memória não prova que o motor, a quantização e o sistema operacional funcionam juntos. Ter suporte também não significa ser rápido.
- O contexto pedido cabe na janela nativa de 163840 tokens.
- Os pesos carregados são estimados com o total de parâmetros, incluindo especialistas MoE inativos.
- Este MoE tem 15706484224 parâmetros totais e 2400000000 ativos. O compute ativo não é a residência dos pesos.
- Só contam os arquivos de pesos escolhidos, não todas as quantizações do repositório.
- O tamanho do download não é o pico de memória da GPU. Layout em execução, alinhamento do alocador e cache KV vêm por cima.
- Arquivos contados: model-00001-of-000004.safetensors, model-00002-of-000004.safetensors, model-00003-of-000004.safetensors, model-00004-of-000004.safetensors.
- O tamanho de contexto é o número de tokens em cache por sequência (entrada mais a saída reservada).
- Sequências simultâneas compartilham uma cópia do modelo; os pesos não multiplicam pela quantidade de sequências.
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Fontes
- DeepSeek-V2-Lite-Chat model card
- config.json — revision 85864749cd611b4353ce1decdb286193298f64c7
- safetensors index — metadata.total_size=31412968448
- Artifact repo mradermacher/DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF
- NVIDIA GeForce RTX 4090 product page — Standard Memory Config 24 GB GDDR6X
Calculadora
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