DeepSeek V3.1 (Q8_K_XL) — 54.7 GBsu OVH l40s-1-gpu
Panoramica
DeepSeek V3.1 è un modello linguistico moe da 684.53B parametri di DeepSeek, con capacità di code, multilingual, thinking, tool-calls. Supporta una finestra di contesto fino a 163,840 token.
DeepSeek V3.1 e un modello "Mixture-of-Experts" da 685 miliardi di parametri di DeepSeek, che attiva 8 dei 256 esperti per token piu un esperto condiviso. Offre prestazioni di frontiera nella generazione di codice, nel ragionamento e nei compiti multilingue, utilizzando molti meno parametri attivi per passo di inferenza rispetto a modelli densi di dimensioni comparabili. Il modello supporta la modalita di ragionamento, il "tool calling" e nove lingue. Con una finestra di contesto da 160K, richiede configurazioni multi-GPU o distribuite ma si quantizza fino a livelli Q2 per un'impronta VRAM ridotta.
Con la quantizzazione Q8_K_XL (livello di qualità high), il modello pesa 726.99 GB. Questo supera i 48 GB di VRAM di OVH l40s-1-gpu. L'inferenza è comunque possibile tramite scaricamento su CPU o caricamento mappato in memoria dal disco, ma con prestazioni notevolmente ridotte.
La NVIDIA L40S e una GPU datacenter con 48 GB di GDDR6 VRAM e 864 GB/s di larghezza di banda della memoria. Offre 362 FP16 TFLOPS con architettura Ada Lovelace. Una GPU versatile per inferenza IA, addestramento e carichi grafici. Gestisce comodamente modelli quantizzati fino a 40B parametri.
Requisiti Hardware
| Dimensione del modello | 726.99 GB |
| VRAM disponibile | 48 GB |
| VRAM utilizzata | 54.7 GB |
| RAM di sistema | 80 GB |
| RAM min richiesta | 727 GB |
| Livelli GPU | 0 / 61 |
| Dimensione del contesto | 32.768 |
| Backend | cuda13 |
| Flash attention | No |
| Lettura da disco | Sì |
Note sulle prestazioni
Distribuzione
Prerequisiti
Assicurati che i nodi GPU siano preparati con il NVIDIA container toolkit:
ansible-playbook prositronic.infra.nvidia_container_toolkitComando
helmfile --state-values-file <(curl -s https://www.prositronic.eu/values/deepseek-v3-1/q8_k_xl/nvidia-l40s.yaml) applyFile values.yaml
/values/deepseek-v3-1/q8_k_xl/nvidia-l40s.yaml
Caricamento valori…Domande frequenti
Quanta VRAM serve per DeepSeek V3.1 (Q8_K_XL)?
La quantizzazione Q8_K_XL di DeepSeek V3.1 richiede 726.99 GB. I 48 GB di VRAM di OVH l40s-1-gpu sono insufficienti per i livelli GPU, quindi l'inferenza viene eseguita sulla CPU.
Posso eseguire DeepSeek V3.1 su OVH l40s-1-gpu?
È possibile ma non consigliato. OVH l40s-1-gpu non ha abbastanza VRAM per accelerare DeepSeek V3.1 (Q8_K_XL), quindi l'inferenza si baserà su CPU e RAM di sistema.
Cos'è la quantizzazione?
La quantizzazione riduce la precisione numerica di un modello dal suo formato originale in virgola mobile a una rappresentazione più compatta. Questo riduce la dimensione del file e l'impronta VRAM, rendendo possibile eseguire modelli di grandi dimensioni su hardware consumer. Il compromesso è una leggera riduzione della qualità dell'output. Q8_K_XL comprime DeepSeek V3.1 dalla sua dimensione originale a 726.99 GB.
Quale quantizzazione scegliere per DeepSeek V3.1?
Q8_K_XL è una quantizzazione di alta qualità. I quant di qualità superiore (Q8, Q6) preservano maggiore precisione del modello ma necessitano di più VRAM. I quant inferiori (Q4, Q3, Q2) riducono l'uso di VRAM a scapito della qualità. Scegli in base al tuo hardware disponibile e ai requisiti di qualità.
Perché alcuni livelli vengono scaricati sulla CPU?
OVH l40s-1-gpu ha 48 GB di VRAM, ma DeepSeek V3.1 (Q8_K_XL) richiede circa 726.99 GB. Solo 0 dei 61 livelli entrano nella VRAM; i livelli rimanenti vengono eseguiti sulla CPU, che è più lenta ma funzionale.
Cos'è MoE e come influisce sulla distribuzione?
DeepSeek V3.1 utilizza un'architettura Mixture-of-Experts (MoE) con 256 esperti, di cui 8 attivi per token. Ciò significa che solo una frazione dei pesi del modello viene utilizzata per ogni passaggio di inferenza, consentendo ai modelli MoE di avere un numero totale di parametri maggiore rimanendo efficienti durante l'inferenza.