Để khắc phục các lỗi liên quan đến cài đặt nhiệt độ trong mô hình DeepSeek-R1, hãy làm theo các hướng dẫn này:
1 Bao gồm tham số này trong các yêu cầu API của bạn sẽ dẫn đến lỗi `400`, cho biết yêu cầu không hợp lệ do các tham số không được hỗ trợ [1] [4] [5].
2. Xóa các tham số không được hỗ trợ: Đảm bảo rằng các yêu cầu API của bạn không bao gồm các tham số `nhiệt độ`,` top_p` hoặc `tần số_penalty`. Chúng không tương thích với mô hình DeepSeek-R1 và có thể gây ra lỗi trong quá trình xử lý [5] [8].
3. Kiểm tra Định dạng yêu cầu API: Xác thực rằng yêu cầu JSON của bạn được định dạng chính xác. Cấu trúc JSON không chính xác có thể dẫn đến lỗi. Sử dụng các công cụ trực tuyến để kiểm tra định dạng JSON của bạn trước khi gửi yêu cầu [5].
4. Điều chỉnh độ dài yêu cầu: Yêu cầu dài có thể hết thời gian hoặc thất bại. Để giảm thiểu điều này, hãy giữ cho các yêu cầu của bạn ngắn gọn và tập trung vào nội dung thiết yếu cần thiết để xử lý [5].
5. Giám sát trạng thái máy chủ: Đôi khi, các vấn đề về máy chủ có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình DeepSeek-R1. Kiểm tra xem có mất điện liên tục hoặc thông báo bảo trì từ DeepSeek để đảm bảo rằng trạng thái máy chủ không gây ra vấn đề của bạn [5].
6. Xem xét các mô hình thay thế: Nếu bạn tiếp tục gặp khó khăn với mô hình DeepSeek-R1, hãy xem xét chuyển sang mô hình DeepSeek V3, đã được báo cáo để giải quyết nhiều vấn đề phổ biến liên quan đến lỗi xử lý và xử lý yêu cầu [5] [6].
Bằng cách làm theo các bước này, bạn sẽ có thể khắc phục sự cố và giải quyết các lỗi liên quan đến cài đặt nhiệt độ và các vấn đề API khác với mô hình DeepSeek-R1.
Trích dẫn:
[1] https://github.com/mintplex-labs/anything-llm/issues/2995
[2] https://www.listendata.com/2025/01/how-to-use-deepseek-in-r.html
.
[4] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/issues/7
.
[6] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
.
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it