DeepSeek V3.1 (Q4_K_M) — 54.7 GBauf OVH a10-1-gpu

Q4_K_M OVH a10-1-gpu

Überblick

DeepSeek V3.1 ist ein 684.53B-Parameter moe-Sprachmodell von DeepSeek, mit Fähigkeiten in code, multilingual, thinking, tool-calls. Es unterstützt ein Kontextfenster von bis zu 163,840 Tokens.

DeepSeek V3.1 ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit 685 Milliarden Parametern von DeepSeek, das 8 von 256 Experten pro Token plus einen geteilten Experten aktiviert. Es liefert Spitzenleistungen bei Codegenerierung, Schlussfolgern und mehrsprachigen Aufgaben und nutzt dabei weit weniger aktive Parameter pro Inferenzschritt als vergleichbar grosse dichte Modelle. Das Modell unterstuetzt Denkmodus, Tool Calling und neun Sprachen. Mit einem 160K-Kontextfenster erfordert es Multi-GPU- oder verteilte Setups, laesst sich aber bis auf Q2-Stufen quantisieren fuer einen reduzierten VRAM-Bedarf.

Bei Q4_K_M-Quantisierung (Qualitätsstufe medium) wiegt das Modell 377.56 GB. Das übersteigt die 24 GB VRAM von OVH a10-1-gpu. Inferenz ist dennoch über CPU-Offload oder speicherabgebildetes Laden von der Festplatte möglich, allerdings mit deutlich reduzierter Leistung.

Hardwareanforderungen

Modellgröße	377.56 GB
Verfügbarer VRAM	24 GB
Genutzter VRAM	54.7 GB
System-RAM	40 GB
Min. RAM benötigt	377.6 GB
GPU-Ebenen	0 / 61
Kontextgröße	32.768
Backend	cuda13
Flash Attention	Nein
Lesen von Festplatte	Ja

Leistungshinweise

Mixture-of-Experts

Dies ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit 256 Experten insgesamt, von denen 8 pro Token aktiv sind. Nur die aktiven Experten benötigen schnellen GPU-Zugriff — inaktive Expertengewichte können im Systemspeicher verbleiben, mit minimalem Einfluss auf die Generierungsgeschwindigkeit.

Zum MoE-Deployment-Leitfaden →

Reduzierte Leistung

61 von 61 Schichten werden auf der CPU ausgeführt, was die Inferenzgeschwindigkeit verringern kann.

Erhebliche Leistungseinbußen

Die Modellgröße übersteigt den verfügbaren VRAM + RAM. Daten werden bei Bedarf von der Festplatte gelesen, was die Inferenz erheblich verlangsamt.

Kürzere Gespräche

Die Kontextgröße wurde aufgrund von Speicherbeschränkungen reduziert. Dies kann die Fähigkeit des Modells beeinträchtigen, lange Gespräche zu führen.

Bereitstellung

Server Lokal

Voraussetzungen

Stellen Sie sicher, dass Ihre GPU-Knoten mit dem NVIDIA Container Toolkit vorbereitet sind:

ansible-playbook prositronic.infra.nvidia_container_toolkit

Befehl

helmfile --state-values-file <(curl -s https://www.prositronic.eu/values/deepseek-v3-1/q4_k_m/nvidia-a10.yaml) apply

Generierte values.yaml

/values/deepseek-v3-1/q4_k_m/nvidia-a10.yaml

Werte werden geladen…

llama.cpp installieren

Installieren Sie llama.cpp von den offiziellen Build-Anleitungen für Ihre Plattform und Ihr Backend.

Modell herunterladen

curl -L -o deepseek-v3-1.gguf "https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V3.1-GGUF/resolve/main/Q4_K_M/DeepSeek-V3.1-Q4_K_M-00001-of-00009.gguf"

Server starten

llama-server \
  -m deepseek-v3-1.gguf \
  --n-gpu-layers 0 \
  --ctx-size 32768

Überprüfen

curl http://localhost:8080/health

Erkunden

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Andere Quantisierungen

• DeepSeek V3.1 (Q8_0)
• DeepSeek V3.1 (Q5_K_M)

Andere Hardware

• DeepSeek V3.1 on CPU Only
• DeepSeek V3.1 on NVIDIA A100 80GB
• DeepSeek V3.1 on NVIDIA H100

Häufig gestellte Fragen

Wie viel VRAM benötigt DeepSeek V3.1 (Q4_K_M)?

Die Q4_K_M-Quantisierung von DeepSeek V3.1 benötigt 377.56 GB. Die 24 GB VRAM von OVH a10-1-gpu reichen nicht für GPU-Schichten aus, daher läuft die Inferenz auf der CPU.

Kann ich DeepSeek V3.1 auf OVH a10-1-gpu ausführen?

Es ist möglich, aber nicht empfohlen. OVH a10-1-gpu hat nicht genug VRAM, um DeepSeek V3.1 (Q4_K_M) zu beschleunigen, daher wird die Inferenz auf CPU und System-RAM zurückgreifen.

Was ist Quantisierung?

Quantisierung reduziert die numerische Präzision eines Modells von seinem ursprünglichen Gleitkommaformat auf eine kompaktere Darstellung. Dies verringert die Dateigröße und den VRAM-Bedarf, wodurch es möglich wird, große Modelle auf Consumer-Hardware auszuführen. Der Kompromiss ist eine geringe Verringerung der Ausgabequalität. Q4_K_M komprimiert DeepSeek V3.1 von seiner ursprünglichen Größe auf 377.56 GB.

Welche Quantisierung sollte ich für DeepSeek V3.1 wählen?

Q4_K_M ist eine mittelwertige Quantisierung. Hochwertigere Quants (Q8, Q6) bewahren mehr Modellgenauigkeit, benötigen aber mehr VRAM. Niedrigere Quants (Q4, Q3, Q2) reduzieren den VRAM-Verbrauch auf Kosten der Qualität. Wählen Sie basierend auf Ihrer verfügbaren Hardware und Ihren Qualitätsanforderungen.

Warum werden einige Schichten auf die CPU ausgelagert?

OVH a10-1-gpu hat 24 GB VRAM, aber DeepSeek V3.1 (Q4_K_M) benötigt ungefähr 377.56 GB. Nur 0 von 61 Schichten passen in den VRAM; die übrigen Schichten laufen auf der CPU, was langsamer, aber funktional ist.

Was ist MoE und wie beeinflusst es die Bereitstellung?

DeepSeek V3.1 verwendet eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit 256 Experten, von denen 8 pro Token aktiv sind. Das bedeutet, dass nur ein Bruchteil der Modellgewichte bei jedem Inferenzschritt verwendet wird, wodurch MoE-Modelle bei der Gesamtparameteranzahl größer sein können und dennoch bei der Inferenz effizient bleiben.

Zuletzt aktualisiert: 5. März 2026