Chạy mô hình DeepSeek lượng tử hóa cục bộ trên máy tính cá nhân có 24GB VRAM
Một người dùng đã chạy thành công phiên bản lượng tử hóa sâu (Q3) của mô hình DeepSeek cục bộ trên máy tính Windows cá nhân trang bị 24GB VRAM. Mặc dù mô hình hoạt động được, người dùng lưu ý rằng tốc độ thực thi cực kỳ chậm do giới hạn phần cứng. Điều này chứng minh sự tiến bộ nhanh chóng trong việc đưa các mô hình ngôn ngữ lớn tiếp cận phần cứng tiêu dùng, giảm sự phụ thuộc vào các API đám mây đắt đỏ. Tuy nhiên, nó cũng làm nổi bật những đánh đổi về hiệu năng và nút thắt cổ chai về tốc độ hiện đang gặp phải khi chạy các mô hình lớn cục bộ. Cấu hình này sử dụng mức lượng tử hóa Q3 để vừa khít mô hình trong giới hạn 24GB VRAM của GPU tiêu dùng tiêu chuẩn, có khả năng dựa vào việc chuyển tải sang CPU/RAM. Việc lượng tử hóa này giúp giảm đáng kể dung lượng bộ nhớ của mô hình nhưng dẫn đến tốc độ suy luận rất chậm.
## KIẾN THỨC NỀN
Lượng tử hóa (Quantization) là kỹ thuật giảm độ chính xác của các trọng số mô hình (ví dụ: từ số thực dấu phẩy động 16-bit xuống số nguyên 3-bit, hoặc Q3), giúp giảm đáng kể yêu cầu bộ nhớ nhưng phải đánh đổi một phần độ chính xác. DeepSeek là một công ty AI nổi tiếng với việc phát triển các mô hình trọng số mở hiệu năng cao và tiết kiệm chi phí như DeepSeek-R1. Việc chạy các mô hình này cục bộ thường yêu cầu chuyển một phần tính toán từ VRAM của GPU sang RAM hệ thống và CPU có tốc độ chậm hơn.