„Deepseeek-R1“ integravimas į „Fastapi“ gali būti galingas būdas kurti AI maitinamas programas, tačiau tai taip pat kelia keletą iššūkių. Čia yra keletas bendrų klausimų ir kaip juos galima išspręsti:
Įprasti iššūkiai
1. Modelio atsisiuntimas ir konfigūracija **
Vienas iš pagrindinių iššūkių yra „Deepseek-R1“ modelio atsisiuntimas ir konfigūravimas. Šis procesas gali būti sudėtingas, ypač tiems, kurie neturi didelės patirties valdant didelius kalbos modelius. Tokie įrankiai, kaip „Ollama“, gali tai supaprastinti tvarkant modelio atsisiuntimą ir kiekybinį nustatymą, kad būtų lengviau aptarnauti modelį vietoje [2] [4].2. Privatumo ir saugumo problemos **
Vykdydami „Deepseek-R1“ vietoje, gali sušvelninti privatumo problemas užtikrinant, kad duomenys nebus siunčiami į trečiųjų šalių paslaugas. Tačiau norint nustatyti saugią aplinką, reikia kruopščios konfigūracijos, kad apsaugotumėte neskelbtinus duomenis ir užtikrintumėte privatumo taisyklių laikymąsi [2].3. Veiklos ir išteklių valdymas **
„Deepseek-R1“ reikalauja reikšmingų skaičiavimo išteklių, kurie gali sukelti veiklos problemas, jei jie nebus tinkamai valdomi. Labai svarbu užtikrinti, kad serveris turėtų tinkamą atmintį ir apdorojimo galią. Naudojant tokius įrankius kaip „Docker“, gali padėti efektyviai valdyti išteklius, naudojant konteinerius [4] [7].4. Atsakymai į transliaciją ir API integracija **
„Fastapi“ galimybė tvarkyti transliacijos atsakymus yra naudingas realiojo laiko programoms. Tačiau teisingai įgyvendinti srautinio perdavimo taškus gali būti sudėtinga. Užtikrinti, kad API būtų sukonfigūruota taip, kad būtų galima tvarkyti chunked atsakymus ir efektyviai valdyti duomenų srautus, svarbu išlaikyti našumą [2] [4].5. Ekonominis efektyvumas ir mastelio keitimas **
Nors „Deepseeek-R1“ yra ekonomiškesnis nei didesni modeliai, tokie kaip GPT-3, programos mastelio keitimas vis tiek reikalauja kruopštaus planavimo, kad būtų išvengta netikėtų išlaidų. Vietinio diegimo naudojimas gali padėti išvengti normos ribų ir prenumeratos išlaidų, susijusių su debesų paslaugomis [1] [2].6. Funkcijos skambučių apribojimai **
„Deepseek-R1“ nepalaiko funkcijos skambučio rašymo metu, o tai gali apriboti jos integraciją su išoriniais įrankiais. Tai reiškia, kad sąveika su išoriniais įrankiais turi būti valdoma rankiniu būdu, naudojant greitą valdymą, pridedant integracijos proceso sudėtingumą [6].iššūkių sprendimas
1. Modelio valdymui naudokite „Ollama“ **
Norėdami supaprastinti modelio valdymą, naudokite „Ollama“ norėdami atsisiųsti ir aptarnauti „Deepseek-R1“ vietoje. Šis įrankis supaprastina modelio nustatymo ir modelio nustatymo ir paleidimo procesą [2] [4].2. Įdiekite saugią praktiką **
Įsitikinkite, kad jūsų vietinė aplinka yra saugi vykdant geriausią duomenų apsaugos praktiką. Tai apima neskelbtinų duomenų užšifravimą ir prieigos valdiklių įgyvendinimą, kad būtų išvengta neteisėtos prieigos [2].3. Optimizuokite išteklių naudojimą **
Norėdami efektyviai valdyti išteklius, naudokite konteinerių įrankius, tokius kaip „Docker“. Tai padeda užtikrinti, kad jūsų programa veiktų sklandžiai, nenaudojant per didelių išteklių [4] [7].4. Konfigūruokite transliacijos galinius taškus **
Nustatydami „FastApi“, apibrėžkite srautinio perdavimo galinius taškus, kad efektyviai tvarkytumėte realaus laiko duomenų srautus. Tai reiškia, kad API konfigūravimas nusiųsti nuspalvintus atsakymus, leidžiant efektyviai apdoroti duomenis ir sumažinti delsos kiekį [2] [4].5. Mastelio planas **
Norėdami išlaikyti ekonominį efektyvumą ir mastelį, atidžiai suplanuokite savo programos architektūrą. Apsvarstykite galimybę naudoti vietinį diegimą, kad išvengtumėte debesies paslaugų išlaidų, ir įsitikinkite, kad jūsų infrastruktūra gali valdyti padidėjusį srautą be reikšmingų našumo kritimų [1] [2].6. Prisitaikykite prie funkcijų skambučių apribojimų **
Kadangi „Deepseek-R1“ nepalaiko funkcijų skambučio, sutelkite dėmesį į greitą inžinerijos naudojimą, kad būtų galima valdyti sąveiką su išoriniais įrankiais. Tai apima konkrečių raginimų, nukreiptų į modelį, sukuria norimus išėjimus be tiesioginių funkcijų skambučių [6].Spręsdami šiuos iššūkius ir pasitelkdami „Deepseeek-R1“ ir „Fastapi“ stipriąsias puses, kūrėjai gali sukurti tvirtas ir efektyvias AI maitinamas programas.
Citatos:
[1] https://blog.stackademic.com/integring-deepseek-r1-with-fastapi-building-an-ai-powered-resume-analyzer-code-demo-4e1cc29cdc6e
[2] https://vadim.blog/deepseek-r1-ollama fastapi
[3] https://apidog.com/blog/deepseek-prompts-coding/
[4] https://www.byteplus.com/en/topic/397556
[5] https://www.youtube.com/watch?v=mnqjga0feme
[6] https://ai.gopubby.com/react-ai-agent-from-scratch-using-deepseek-hornling-memory-tools-without-frameworks-cabda9094273
[7] https://gist.github.com/ruvnet/a4beba51960f6027edc003e05f3a350e
[8] https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integration
[9] https://launchdarkly.com/blog/deepseek-ai-configs-get-started-python/