لاستكشاف الأخطاء المتعلقة بإعداد درجة الحرارة في نموذج DeepSeek-R1 ، اتبع هذه الإرشادات:
1. فهم قيود النماذج: لا يدعم نموذج Deepseek-R1 ، الذي يشار إليه أيضًا باسم "Deepseek-Resonser" المعلمة "درجة الحرارة". إن تضمين هذه المعلمة في طلبات API الخاصة بك سيؤدي إلى خطأ `400` ، مما يشير إلى أن الطلب غير صالح بسبب المعلمات غير المدعومة [1] [4] [5].
2. قم بإزالة المعلمات غير المدعومة: تأكد من أن طلبات API الخاصة بك لا تتضمن معلمات "درجة الحرارة" أو "Top_P` أو" التردد _penalty ". هذه غير متوافقة مع نموذج Deepseek-R1 ويمكن أن تسبب أخطاء أثناء المعالجة [5] [8].
3. تحقق من تنسيق طلب API: تحقق من تنسيق طلب JSON الخاص بك بشكل صحيح. بنية JSON غير صحيحة يمكن أن تؤدي إلى أخطاء. استخدم الأدوات عبر الإنترنت للتحقق من تنسيق JSON قبل إرسال الطلبات [5].
4. ضبط طول الطلب: قد تتمكن الطلبات الطويلة من الوقت أو تفشل. للتخفيف من ذلك ، حافظ على طلباتك موجزة وتركز على المحتوى الأساسي اللازم للمعالجة [5].
5. مراقبة حالة الخادم: في بعض الأحيان ، يمكن أن تؤثر مشكلات الخادم على أداء نموذج DeepSeek-R1. تحقق من أي انقطاع مستمر أو إشعارات الصيانة من DeepSeek لضمان عدم تسبب حالة الخادم في مشكلاتك [5].
6. النظر في النماذج البديلة: إذا استمرت في تجربة الصعوبات مع نموذج Deepseek-R1 ، فكر في التحول إلى نموذج Deepseek V3 ، والذي تم الإبلاغ عن حل العديد من المشكلات الشائعة المتعلقة بأخطاء معالجة الطلب ومعالجة [5] [6].
من خلال اتباع هذه الخطوات ، يجب أن تكون قادرًا على استكشاف الأخطاء وحل الأخطاء المتعلقة بإعدادات درجة الحرارة بشكل فعال ومشكلات API الأخرى مع نموذج DeepSeek-R1.
الاستشهادات:
[1] https://github.com/mintplex-labs/anything-llm/issues/2995
[2] https://www.listendata.com/2025/01/how-to-use-deepeek-in-r.html
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i81ev6/deepseek_added_recommandations_for_r1_local_use/
[4] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/issues/7
[5]
[6] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[7]
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepeseek-r1-and-ways-to-use-it