La stratégie de mise en cache dans Deepseek-R1 soutient le décodage spéculatif en réduisant considérablement la latence et les coûts de calcul associés aux requêtes répétées. Voici comment ces deux composants interagissent:
Stratégie de mise en cache dans Deepseek-R1
Deepseek-R1 utilise un mécanisme de mise en cache sophistiqué qui stocke fréquemment des invites et des réponses. Ce système de mise en cache est conçu pour gérer les deux coups de cache et le cache manque efficacement:
- Cache frappe: Lorsqu'une requête correspond à une réponse en cache, le système récupère le résultat stocké au lieu de le recalculer. Cela réduit non seulement la latence, mais réduit également les coûts de façon spectaculaire. Pour les coups de cache, le coût est nettement inférieur, à 0,014 $ par million de jetons, contre 0,14 $ par million de jetons pour les ratés de cache [1] [5].
- Cache manque: si une requête ne correspond à aucune réponse mise en cache, le système le traite comme une nouvelle demande. Cependant, même dans de tels cas, le mécanisme de mise en cache aide en réduisant le besoin de calculs redondants au fil du temps.
Décodage spéculatif dans Deepseek-R1
Le décodage spéculatif est une technique qui permet à Deepseek-R1 de prédire plusieurs jetons en parallèle, plutôt que séquentiellement. Cette approche accélère la génération de texte en réduisant le temps passé à attendre que chaque jeton soit généré et vérifié [2] [10].
- Prédiction de jeton parallèle: Deepseek-R1 utilise une prédiction multi-token (MTP) pour générer des jetons simultanément. Cette méthode améliore la vitesse d'inférence sans compromettre la cohérence, ce qui la rend particulièrement efficace pour la génération de texte longue [2].
- Vérification de l'accord probabiliste: le modèle accepte les prédictions basées sur les seuils de confiance plutôt que sur les correspondances exactes, ce qui réduit les taux de rejet et accélère l'inférence [2].
Interaction entre la mise en cache et le décodage spéculatif
La stratégie de mise en cache soutient le décodage spéculatif de plusieurs manières:
1. Laine réduite: en récupérant rapidement les réponses mises en cache, le système peut se concentrer sur la génération de nouveaux contenus en utilisant le décodage spéculatif, maintenant ainsi l'efficacité globale dans la gestion des requêtes répétées et nouvelles.
2. CARCACTION: Les économies de coûts de la mise en cache permettent aux utilisateurs d'allouer plus de ressources au décodage spéculatif, permettant une génération de texte plus rapide et plus efficace sans entraîner des coûts excessifs.
3. Performances améliorées: la mise en cache garantit que des informations fréquemment accessibles sont facilement disponibles, ce qui complète la capacité du décodage spéculatif à prédire les jetons en parallèle. Cette combinaison améliore les performances du modèle dans les tâches nécessitant une génération de texte rapide et précise.
En résumé, la stratégie de mise en cache dans Deepseek-R1 optimise l'utilisation du décodage spéculatif en minimisant la latence et les coûts associés aux requêtes répétées, permettant au modèle de se concentrer sur la génération de nouveaux contenus efficacement et efficacement.
Citations:
[1] https://dev.to/fallon_jimmy/zero-code-guide-to-masterring-deepseek-r1-api-4e20
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://www.modular.com/ai-resources/exploration-deepseek-r1-s-mixture-of-experts-model-architecture
[4] https://docs.openvino.ai/nightly/notebooks/deepseek-r1-with-output.html
[5] https://api-docs.deepseek.com/news/news0802
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/Draft_Model_Speculative_decoding_performance_With/
[7] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intualily-and-exhausly
[8] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygchg/gwkfhqbxbdnplue=trlume
[9] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[10] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-elf-distillation-turbo-speculating
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill--models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inférence-Container/