Deepseek-R1 integreerimine Fastapiga võib olla võimas viis AI-toega rakenduste loomiseks, kuid see on ka mitmeid väljakutseid. Siin on mõned levinumad probleemid ja kuidas neid lahendada:
Ühised väljakutsed
1. Mudeli allalaadimine ja konfiguratsioon **
Üks peamisi väljakutseid on DeepSEEK-R1 mudeli allalaadimine ja konfigureerimine. See protsess võib olla keeruline, eriti neile, kellel pole ulatuslikke kogemusi suurte keelemudelite haldamisel. Sellised tööriistad nagu Ollama saavad seda lihtsustada, käitledes mudeli allalaadimise ja kvantimise, muutes mudeli kohaliku teenindamise lihtsamaks [2] [4].2. Privaatsuse ja turvalisuse probleemid **
Deepseek-R1 käitamine kohalikul tasandil võib leevendada privaatsusega seotud probleeme, tagades, et kolmandate osapoolte teenustele ei saadeta andmeid. Turvalise keskkonna seadistamine nõuab aga tundlike andmete kaitsmiseks ja privaatsuseeskirjade järgimise tagamiseks hoolikat konfiguratsiooni [2].3. jõudlus ja ressursside haldamine **
Deepseek-R1 nõuab märkimisväärseid arvutusressursse, mis võib põhjustada jõudlusprobleeme, kui neid ei hallata. Kindlus, et serveril on piisav mälu ja töötlemisvõimsus on ülioluline. Selliste tööriistade kasutamine nagu Docker aitab ressursse tõhusalt hallata, konteineerides rakendust [4] [7].4. voogesitus vastused ja API integreerimine **
Fastapi võime käitleda voogesituste vastuseid on reaalajas rakenduste jaoks kasulik. Voogesituse lõpp -punktide õige rakendamine võib siiski olla keeruline. Toimivuse säilitamiseks on oluline tagada, et API on konfigureeritud käsitlema tükeldatud vastuseid ja andmete voogude tõhusat haldamist [2] [4].5. Kulutõhusus ja mastaapsus **
Kui Deepseek-R1 on kulutõhusam kui suuremad mudelid nagu GPT-3, nõuab rakenduse skaleerimine ootamatute kulude vältimiseks siiski hoolikat kavandamist. Kohaliku juurutamise kasutamine võib aidata vältida pilveteenustega seotud intressimäärasid ja tellimiskulusid [1] [2].6. Funktsiooni kutsumise piirangud **
Deepseek-R1 ei toeta kirjutamise ajal funktsiooni kutsumist, mis võib piirata selle integreerimist väliste tööriistadega. See tähendab, et suhtlemist väliste tööriistadega tuleb juhtida käsitsi kiire juhtimise kaudu, lisades integratsiooniprotsessile keerukuse [6].Väljakutsete lahendamine
1. Kasutage mudelihalduse jaoks Ollamat **
Mudelihalduse lihtsustamiseks kasutage Ollama allalaadimiseks ja teenindamiseks DeepSEEK-R1 kohapeal. See tööri tööriist sujuvamaks teeb mudeli seadistamise ja käitamise protsessi oma masinas [2] [4].2. Rakendage turvalisi tavasid **
Veenduge, et teie kohalik keskkond oleks turvaline, järgides andmekaitse parimaid tavasid. See hõlmab tundlike andmete krüptimist ja juurdepääsukontrolli rakendamist, et vältida loata juurdepääsu [2].3. Ressursi kasutamise optimeerimine **
Ressursside tõhusaks haldamiseks kasutage konteineritööriistu nagu Docker. See aitab tagada, et teie rakendus töötab sujuvalt ilma liigseid ressursse tarbimata [4] [7].4. Voogesituse lõpp -punktide konfigureerimine **
KASTAPI seadistamisel määratlege voogesituse lõpp-punktid, et reaalajas andmevoogud tõhusalt käsitleda. See hõlmab API konfigureerimist tükeldatud vastuste saatmiseks, tõhusa andmetöötluse ja latentsuse minimeerimiseks [2] [4].5. Mastaapsuse plaan **
Kulutasuvuse ja mastaapsuse säilitamiseks kavandage oma rakenduse arhitektuur hoolikalt. Kaaluge kohaliku juurutamise kasutamist, et vältida pilveteenuste kulusid ja veenduda, et teie infrastruktuur saaks suurenenud liiklusega hakkama ilma oluliste jõudluse langusteta [1] [2].6. Kohatage funktsiooni kutsumise piirangutega **
Kuna Deepseek-R1 ei toeta funktsioonide kutsumist, keskenduge kiirete tehnika kasutamisele väliste tööriistadega suhtlemise haldamiseks. See hõlmab konkreetsete juhiste koostamist, mis juhendavad mudelit soovitud väljundite tootmiseks ilma otseste funktsioonideta [6].Nende väljakutsetega tegeledes ja võimendades nii DeepSEEK-R1 kui ka Fastapi tugevusi, saavad arendajad ehitada kindlaid ja tõhusaid AI-toega rakendusi.
Tsitaadid:
]
[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
]
[7] https://gist.github.com/ruvnet/a4beba51960f6027edc003e05f3a350e
[8] https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integration
]