Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Kādas ir praktiskās optimizācijas stratēģijas, lai lokāli darbinātos DeepSeek modeļos


Kādas ir praktiskās optimizācijas stratēģijas, lai lokāli darbinātos DeepSeek modeļos


Lai optimizētu DeepSeek modeļu darbību lokāli, var izmantot vairākas praktiskas stratēģijas. Šīs stratēģijas koncentrējas uz modeļa arhitektūras izmantošanu, efektīvu resursu pārvaldību un piemērotiem programmatūras rīkiem.

arhitektūras optimizācijas

1. Experts maisījuma (MOE) arhitektūra: DeepSeek MOE dizains ļauj dinamiski aktivizēt tikai parametru apakškopu katram marķierim. Tas samazina skaitļošanas slodzi, vienlaikus palielinot efektivitāti. Aktivizējot 8 no 256 ekspertiem par marķieri, secinājumu laikā varat samazināt nevajadzīgus aprēķinus, padarot to ideālu vietējiem iestatījumiem, kur resursi var būt ierobežoti [1].

2. Vairāku galvu latenta uzmanība (MLA): šī funkcija ievērojami saspiež atslēgas vērtības vektorus, samazinot GPU atmiņas prasības un paātrinot secinājumus. Darbojoties lokāli, MLA izmantošana var palīdzēt efektīvi pārvaldīt atmiņas patēriņu, īpaši mašīnās ar ierobežotiem resursiem [1].

3. FP8 Jaukta precizitātes apmācība: FP8 precizitātes izmantošana samazina atmiņas izmantošanu uz pusi salīdzinājumā ar FP16. Tas ir īpaši izdevīgi vietējām izvietošanai, jo tas ļauj jums palaist lielākus modeļus mazāk jaudīgā aparatūrā, neupurējot veiktspējas stabilitāti [1].

Efektīva resursu pārvaldība

1. Modeļa izvēle: Sāciet ar mazākiem modeļa variantiem, piemēram, 1,5B vai 8B versijām, lai novērtētu veiktspēju un resursu prasības, pirms palielināt lielākus modeļus (piemēram, 32B vai 70B). Mazākus modeļus ir vieglāk pārvaldīt, un tie prasa mazāk jaudīgus GPU, padarot tos piemērotākus vietējai izpildei [2].

2. Vietējo mitināšanas rīku izmantošana: tādi rīki kā Ollama atvieglo AI modeļu palaišanu lokāli, neprasot mākoņa pakalpojumus vai API zvanus. Tas ne tikai ietaupa izmaksas, bet arī uzlabo privātumu, saglabājot visu datu apstrādi jūsu mašīnā [2].

3. Optimizēts secinājumu cauruļvads: ieviesiet konteksta atdalīšanu no žetonu paaudzes, lai samazinātu latentumu interaktīvu uzdevumu laikā. Tas var būt īpaši noderīgi lietojumprogrammās, kurām nepieciešama reālā laika atbildes [1].

programmatūras konfigurācija

1. Nepieciešamo rīku instalēšana: pārliecinieties, ka jums ir iestatīta pareizā programmatūras vide, ieskaitot Ollama modeļa izpildei un ChatBox kā lietotājam draudzīgu saskarni mijiedarbībai ar modeli. Šie rīki vienkāršo iestatīšanas procesu un uzlabo lietojamību [2] [4].

2. Konfigurācijas pielāgojumi: iestatot savu vidi, konfigurējiet modeļa iestatījumus, lai optimizētu veiktspēju, pamatojoties uz aparatūras iespējām. Piemēram, pielāgojiet API resursdatora iestatījumus Chatbox, lai nodrošinātu vienmērīgu saziņu ar lokāli palaišanas modeli [2].

Īstenojot šīs stratēģijas, jūs varat efektīvi optimizēt DeepSEEK modeļu veiktspēju uz vietējām mašīnām, līdzsvarojot efektivitāti ar resursu ierobežojumiem, vienlaikus saglabājot spēcīgu funkcionalitāti.

Atsauces:
[1.]
[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-depseek--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