Pour optimiser le fonctionnement des modèles Deepseek localement, plusieurs stratégies pratiques peuvent être utilisées. Ces stratégies se concentrent sur la mise à profit de l'architecture du modèle, la gestion efficace des ressources et les outils logiciels appropriés.
Optimisations architecturales
1. Architecture du mélange de mélange (MOE): la conception du MOE de Deepseek permet une activation dynamique d'un sous-ensemble de paramètres pour chaque jeton. Cela minimise la charge de calcul tout en maximisant l'efficacité. En activant 8 experts sur 256 par jeton, vous pouvez réduire les calculs inutiles pendant l'inférence, ce qui le rend idéal pour les configurations locales où les ressources peuvent être limitées [1].
2. Attention latente multi-tête (MLA): Cette fonction compresse considérablement les vecteurs de valeur clé, réduisant les exigences de la mémoire GPU et accélérant l'inférence. Lors de l'exécution locale, l'utilisation de MLA peut aider à gérer efficacement la consommation de mémoire, en particulier sur les machines avec des ressources limitées [1].
3. FP8 TRAPALIT DE PRÉCISION MIXE: L'utilisation de la précision FP8 réduit la moitié de l'utilisation de la mémoire par rapport à FP16. Cela est particulièrement bénéfique pour les déploiements locaux, car il vous permet d'exécuter des modèles plus grands sur du matériel moins puissant sans sacrifier la stabilité des performances [1].
Gestion efficace des ressources
1. Sélection du modèle: Commencez avec des variantes de modèle plus petites comme les versions 1.5b ou 8b pour évaluer les performances et les demandes de ressources avant de passer à des modèles plus grands (par exemple, 32b ou 70b). Les modèles plus petits sont plus faciles à gérer et nécessitent des GPU moins puissants, ce qui les rend plus adaptés à l'exécution locale [2].
2. Utilisation d'outils d'hébergement locaux: des outils comme Olllama facilitent l'exécution des modèles AI localement sans avoir besoin de services cloud ou d'appels API. Cela permet non seulement d'économiser les coûts, mais aussi d'améliorer la confidentialité en conservant tous les traitements de données sur votre machine [2].
3. Pipeline d'inférence optimisée: implémentez une séparation du prétraitement du contexte de la génération de jetons pour minimiser la latence pendant les tâches interactives. Cela peut être particulièrement utile dans les applications nécessitant des réponses en temps réel [1].
Configuration du logiciel ##
1. Installation des outils nécessaires: assurez-vous que vous avez la configuration du bon environnement logiciel, y compris Olllama pour l'exécution du modèle et le chatbox en tant qu'interface conviviale pour l'interaction avec le modèle. Ces outils simplifient le processus de configuration et améliorent l'utilisabilité [2] [4].
2. Réglage de la configuration: Lors de la configuration de votre environnement, configurez les paramètres du modèle pour optimiser les performances en fonction de vos capacités matérielles. Par exemple, ajustez les paramètres de l'hôte de l'API dans Chatbox pour assurer une communication fluide avec le modèle en cours d'exécution localement [2].
En mettant en œuvre ces stratégies, vous pouvez optimiser efficacement les performances des modèles Deepseek sur les machines locales, équilibrant l'efficacité avec les contraintes de ressources tout en maintenant des fonctionnalités robustes.
Citations:[1] https://guptadeepak.com/deepseek-revolutioning-ai-with-efficiency-innovation-and-ffordability/
[2] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1i6ggyh/got_deepseek_r1_running_locally_full_setup_guide/
[3] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[4] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-epseek-r1-and-ways-to-use-it
[5] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/blob/main/readme.md
[6] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-coder-v2
[7] https://www.youtube.com/watch?v=sgujmyfof4q
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42768072