DeepSeek-V3.1-Base の展開要件
DeepSeek-V3.1-Base モデルの展開には、ハードウェアリソースと技術構成の最適化に特別な注意が必要です：
- コンピューティング・デバイスには、NVIDIA A100のような高性能GPUをお勧めします。
- モデルウェイトファイル用に数テラバイトのストレージが必要
- マルチGPU並列処理やDeepSpeedなどのテクニックを使用して、ビデオメモリの使用を最適化することをお勧めします。
具体的な配備プロセスも含まれている：
- Python 3.8+とPyTorchの環境設定
- ハードウェア性能に応じた適切なデータ精度の選択（BF16/F8_E4M3/F32）
- Transformers ライブラリを使用した Safetensors 形式の重みの読み込み
- 自動リソース割り当てのためにdevice_map="auto "を設定する。
メモリ不足の状況には、モデルのスライスや計算精度の低減などの最適化手段を用いることができる。バッチ処理タスクでは、メモリ管理戦略に特別な注意を払う必要がある。
この答えは記事から得たものである。DeepSeek-V3.1-Base：複雑なタスクを効率的に処理する大規模言語モデルについて
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