Norėdami optimizuoti „Deepseeek“ modelių veikimą vietoje, galima naudoti keletą praktinių strategijų. Šiose strategijose pagrindinis dėmesys skiriamas modelio architektūros, efektyvaus išteklių valdymo ir tinkamų programinės įrangos įrankių panaudojimui.
Architektūros optimizavimas
1. Tai sumažina skaičiavimo apkrovą ir padidina efektyvumą. Suaktyvindami 8 iš 256 ekspertų už žetoną, išvados metu galite sumažinti nereikalingų skaičiavimų, todėl tai yra ideali vietinėms sąrankoms, kur ištekliai gali būti riboti [1].
2. Kelių galvos latentinis dėmesys (MLA): Ši funkcija žymiai suspaudžia rakto vertės vektorių, sumažindamas GPU atminties reikalavimus ir padidina padidėjimą. Kai veikia vietoje, MLA naudojimas gali padėti efektyviai valdyti atminties sunaudojimą, ypač mašinose, kuriose yra riboti ištekliai [1].
3. FP8 Mišrus tikslumo mokymas: FP8 tikslumo panaudojimas sumažina atminties sunaudojimą per pusę, palyginti su FP16. Tai ypač naudinga vietiniams diegimams, nes tai leidžia jums paleisti didesnius modelius mažiau galingoje aparatinėje įrangoje, neprarandant našumo stabilumo [1].
Efektyvus išteklių valdymas
1. Modelio pasirinkimas: Pradėkite nuo mažesnių modelių variantų, tokių kaip 1,5B arba 8B versijos, kad įvertintumėte našumo ir išteklių poreikius prieš padidindami didesnius modelius (pvz., 32B arba 70B). Mažesnius modelius lengviau valdyti ir reikalaujama mažiau galingų GPU, todėl jie yra tinkamesni vietiniam vykdymui [2].
2. Vietinių prieglobos įrankių naudojimas: tokios priemonės kaip „Ollama“ palengvina AI modelių veikimą vietoje, nereikia debesies paslaugų ar API skambučių. Tai ne tik taupo išlaidas, bet ir sustiprina privatumą, išlaikant visus duomenų apdorojimus jūsų mašinoje [2].
3. Optimizuotas išvadų vamzdynas: įgyvendinkite konteksto, iš anksto apdorojamo nuo ženklo generavimo, atskyrimą, kad sumažintumėte latenciją atliekant interaktyvias užduotis. Tai gali būti ypač naudinga programoms, kurioms reikalingi atsakymai realiuoju laiku [1].
programinės įrangos konfigūracija
1. Būtinų įrankių diegimas: Įsitikinkite, kad turite tinkamą programinės įrangos aplinką, įskaitant „Ollama“ modelio vykdymui ir pokalbių dėžę kaip patogią sąsają, skirtą sąveikai su modeliu. Šios priemonės supaprastina sąrankos procesą ir padidina tinkamumą naudoti [2] [4].
2. Konfigūracijos koregavimas: nustatant savo aplinką, sukonfigūruokite modelio parametrus, kad optimizuotumėte našumą, atsižvelgiant į jūsų aparatinės įrangos galimybes. Pavyzdžiui, sureguliuokite API pagrindinio kompiuterio parametrus pokalbių dėžutėje, kad užtikrintumėte sklandų ryšį su lokaliai veikiančiu modeliu [2].
Įdiegę šias strategijas, galite efektyviai optimizuoti „Deepseee“ modelių našumą vietinėse mašinose, suderindami efektyvumą su išteklių apribojimais, išlaikydami patikimą funkcionalumą.
Citatos:[1] https://guptadeepak.com/deepseek-revolutionizing-ai-with-efictificatity innovation-and-afordability/
]
[3] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[4] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-use-it-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