DeepSeek-R1モデルの温度設定に関連するエラーをトラブルシューティングするには、次のガイドラインに従います。
1。モデルの制限を理解する：「deepseek-reasoner」とも呼ばれるdeepseek-r1モデルは、「温度」パラメーターをサポートしていません。このパラメーターをAPIリクエストに含めると、「400」エラーが発生し、サポートされていないパラメーター[1] [4] [5]のためにリクエストが無効であることを示します。
2。サポートされていないパラメーターを削除します：API要求には、「温度」、「TOP_P」、または `Fuelch_Penalty`パラメーターが含まれていないことを確認してください。これらはDeepSeek-R1モデルと互換性がなく、処理中にエラーを引き起こす可能性があります[5] [8]。
3. APIリクエスト形式を確認してください：JSONリクエストが正しくフォーマットされていることを確認します。誤ったJSON構造はエラーにつながる可能性があります。リクエストを送信する前に、オンラインツールを使用してJSON形式を確認します[5]。
4.リクエストの長さを調整します：長いリクエストはタイムアウトまたは失敗する場合があります。これを軽減するには、リクエストを簡潔に保ち、処理に必要な重要なコンテンツに焦点を合わせます[5]。
5。サーバーの状態を監視する：時々、サーバーの問題がDeepSeek-R1モデルのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。 DeepSeekからの継続的な停止またはメンテナンス通知を確認して、サーバーのステータスが問題を引き起こしていないことを確認します[5]。
6.代替モデルを検討する：DeepSeek-R1モデルで困難を引き続き経験し続ける場合は、DeepSeek V3モデルに切り替えることを検討してください。これは、リクエスト処理エラーと処理エラーに関連する多くの一般的な問題を解決することが報告されています[5] [6]。
これらの手順に従うことにより、温度設定やDeepSeek-R1モデルのその他のAPIの問題に関連するエラーを効果的にトラブルシューティングおよび解決できるはずです。
引用：
[1] https://github.com/mintplex-labs/anything-llm/issues/2995
[2] https://www.listendata.com/2025/01/how-to-use-deepseek-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] https://www.geeksforgeeks.org/how-to-resolve-deepseek-http-errors/
[6] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[7] https://www.geeksforgeeks.org/how-to-fix-fix-deepseek-cunfidence-problem/
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-ned-ways-to-use-it