Vapauttaa DeepSeek-LLM-R1

Vapauttaa DeepSeek-LLM-R1

Hyödynnä seuraavan sukupolven suuren kielimallin (LLM) ominaisuudet tehokkaalla AMD EPYC™ -palvelinalustalla

Tiivistelmä

DeepSeek-LLM-R1 merkitsee suurta läpimurtoa tekoälyyn perustuvassa päättelyssä, jossa yhdistyvät huippuluokan Mixture of Experts (MoE) -arkkitehtuuri puhtaaseen vahvistusoppimiskoulutukseen (RL), joka tarjoaa huippuluokan suorituskyvyn matemaattisissa ongelmanratkaisuissa, koodausavussa ja yleistietotehtävissä. Kuitenkin sen 671 miljardin parametrin hyödyntäminen (joista 37 miljardia aktivoituu jokaisen eteenpäinsiirron aikana) vaatii yritystason infrastruktuuriratkaisun. Enter The Bone - 64 - G5: GPU-palvelinalusta, joka on optimoitu suuria tekoälyn käyttöönottoja varten. Tämä artikkeli tutkii, kuinka DeepSeek-LLM-R1 toimii konepellin alla, tunnistaa sen aiheuttamat infrastruktuurihaasteet ja esittelee, kuinka Bone - 64 - G5 -palvelin ratkaisee nämä haasteet avaimet käteen -periaatteella ja kustannustehokkaasti.

1. Esittely

Tammikuussa 2025 DeepSeek pääsi valloilleen DeepSeek-LLM-R1, suuri kielimalli ainutlaatuisella RL-pohjaisella koulutusmenetelmällä. Tekijä: perinteisen valvotun hienosäädön (SFT) hylkääminen vahvistavan oppimisen hyväksi DeepSeek-LLM-R1 kehitti automaattisesti edistyneen ajatusketjun päättelyn ja itsevarmuuden. Tulos? Suorituskykytasot, jotka kilpailevat alan parhaiden kanssa, mukaan lukien a 91.6 % pisteet MATH-vertailussa ja 2,029 XNUMX Elo-luokitus Codeforcesissaylittää 96.3 % ihmisistä.

Yritystiimit, jotka haluavat integroida DeepSeek-LLM-R1:n ohjelmistopinoihinsa, kompastuvat usein kriittiseen pisteeseen: laitteistoresurssit. Tämän mittakaavan LLM:t nostavat muistin, tallennustilan ja grafiikkasuorittimen rajoituksia äärimmäisyyksiin. Vanhojen palvelinratkaisujen ja ikääntyvien datakeskuslaitteistojen on vaikea pysyä perässä, mikä johtaa hitaaseen suorituskykyyn ja reagoimattomiin päättelynopeuksiin.

Siellä The Bone - 64 - G5 palvelin tulee: palvelin, joka on suunniteltu täyttämään DeepSeek-LLM-R1:n tarpeet alusta alkaen ja joka tarjoaa räjähtävän nopeat prosessorit, runsaan RAM-muistin ja usean näytönohjaimen ominaisuudet pitämään laajamittaiset päätelmät huminassa.

2. DeepSeek-LLM-R1 yleiskatsaus

DeepSeek-LLM-R1 on rakennettu a Asiantuntijoiden sekoitus (MoE) arkkitehtuuri, 671 miljardia parametria yhteensä, mutta vain aktivoi taitavasti 37 miljardia kerrallaan tehokkuuden ja skaalautuvuuden optimoimiseksi. Tämän suunnittelun ansiosta malli voi erikoistua erilaisiin tehtäviin yhdessä kehyksessä – esimerkiksi suuren asiantuntijaryhmän valmiustilassa, joista jokainen astuu mukaan vain silloin, kun sen asiantuntemusta tarvitaan.

Avainominaisuudet

  • Konteksti-ikkuna: Tukee an 128,000-tunnus kontekstissa, mikä tekee siitä ihanteellisen monimutkaiseen, monivaiheiseen päättelyyn.
  • RL-tehostettu päättely: SFT:n pois jättäminen alussa antoi mallille mahdollisuuden kehittää itsenäisiä ajatusketjuja ja itsevarmennusominaisuuksia, jotka ovat kriittisiä matemaattisten, koodaus- ja logiikkatehtävien ratkaisemisessa. 1.
  • Suorituskyvyn vertailuarvot:
    • MATH-vertailu: 91.6%
    • Koodivoimat: 2,029 3.7 Eloa (XNUMX % maailmanlaajuisesti)
    • MMLU: 90.8 % (hieman OpenAI:n o1:n alapuolella, mutta suorituskykyä parempi kuin muut suljetun lähdekoodin LLM:t) 3

Reaalimaailman sovellukset

  • Matemaattinen ongelmanratkaisu: DeepSeek-LLM-R1 on erinomainen sekä tavallisissa että monimutkaisissa matemaattisissa testeissä, mukaan lukien vahva suorituskyky AIME 2024:ssä.
  • Ohjelmointiapu: Ihmistä korkeammalla Codeforces Elolla malli luo, korjaa ja selittää koodia poikkeuksellisen hyvin.
  • Tieto ja perustelut: Saavuttaa lähes ihmisen tason suorituskyvyn yleistietotehtävissä, joten se sopii kaikkeen tutorointijärjestelmistä yritysten Q&A-ratkaisuihin.

Näistä supervoimista huolimatta DeepSeek-LLM-R1 vaatii riittävän vankan laitteiston. Vaikka a vähintään 32 Gt RAM-muistia suositellaan pienemmille versioille, yritystason työmäärät vaativat usein paljon enemmän.

3. Infrastruktuurihaaste

3.1 Korkeat laskennalliset vaatimukset

DeepSeek-LLM-R1:t OEM-arkkitehtuuri on kokoonsa nähden erittäin tehokas, mutta tarvitsee silti huomattavaa GPU- ja CPU-hevosvoimaa. Yritysten, jotka haluavat ottaa käyttöön täyden 671B-parametrimallin, on tasapainotettava:

  • GPU-muistirajat: Suuret kontekstiikkunat ja usean kierroksen keskustelut kuluttavat nopeasti GPU-muistia.
  • CPU:n pullonkaulat: Vaikka 37B-parametrit aktivoidaan eteenpäin kulkua kohti, tarvitset silti CPU-alustan, joka pystyy syöttämään dataa GPU:ille salamannopeasti.
  • Tallennuskapasiteetti: Nopeasta tallennustilasta (SSD tai NVMe) tulee kriittistä nopeaa mallin lataamista ja reaaliaikaista tiedon suoratoistoa.

3.2 Skaalautuvuus ja kustannukset

Vaikka pilviratkaisut voivat teoriassa skaalata, usean grafiikkasuorittimen instansseista kuukausimaksut kasvavat nopeasti. Paikalliset HPC (High-Performance Computing) -asennukset kohtaavat usein infrastruktuurikustannuksetplus teho- ja jäähdytysrajoitukset. Tasapainon saavuttaminen vaatii palvelinalustan, joka on valmis laajamittaiseen johtopäätökseen ilman, että IT-budjetti putoaa.

3.3 Luotettavuus ja tuki

Vaikka DeepSeek-LLM-R1:n RL-pohjainen koulutus on tehokas, se voi olla herkkä laitteiston epäjohdonmukaisuuksille tai tiedonsiirtonopeuden vaihteluille. Yritykset tarvitsevat tasaisen suorituskyvyn, tehokkaan virheenkorjauksen ja kehittyneiden laitteistoominaisuuksien turvaverkon järjestelmän kaatumisen välttämiseksi.

4. GPU-palvelinalustan ratkaisu: The Bone - 64 - G5

enter The Bone - 64 - G5, tarkoitukseen rakennettu palvelin, joka tarkistaa kaikki ruudut, jotta DeepSeek-LLM-R1 toimii tehokkaasti, luotettavasti ja mittakaavassa.

4.1 Prosessori ja muisti

  • CPU: AMD EPYC™ 9554P
    • 64 ydintä / 128 säiettä @ 3.1 GHz peruskello
    • 360 W TDP, edistynyt 3D V-Cache™ -tekniikka
    • Tarjoaa massiivisen rinnakkaiskäsittelyn sekä tietojen esikäsittelyä että suorittimen sisäisiä laskelmia varten (täydellinen suuriin kontekstiikkunoihin).
  • Muisti: 512GB DDR5-4800 ECC REG
    • 8×64GB DIMM-kokoonpano
    • Virheenkorjaustuki
    • Suuri kaistanleveys ja ECC-luotettavuus takaavat vakaan suorituskyvyn RL-ohjattujen laskelmien aikana.

4.2 Emolevy: ASRock GENOAD8X-2T

  • Single Socket SP5 (LGA 6096) ja jopa 4 PCIe 5.0 / CXL2.0 x16 -paikkaa
  • Kaksi M.2-paikkaa (PCIe 5.0 x4), jotka tukevat huippuluokan SSD-levyjä.
  • Sisäänrakennettu tuki laajoille SATA- ja PCIe-laajennuksille, mikä varmistaa datakeskuksesi tulevaisuuden turvallisuuden huomisen tekoälyvaatimuksia varten.

4.3 Tallennus ja verkko

  • 2× 2TB Fanxiang NVMe M.2 PCIe 5.0 SSD
    • Jopa 12,000 11,000 MB/s luku- ja XNUMX XNUMX MB/s kirjoitusnopeus.
    • Takaa lähes välittömän pääsyn tietoihin, mikä on ratkaisevan tärkeää suurten eräiden päättelyissä tai usean istunnon pyynnöissä.
  • Dual 10GbE (Broadcom BCM57416)
    • Verkon läpimenokyky tietojen suoratoistoon malliin ja siitä ulos minimaalisella viiveellä.

4.4 GPU-asetukset

  • 4× NVIDIA RTX 4090
    • Suuri CUDA-ydinmäärä ja runsaasti VRAM-muistia tukemaan DeepSeek-LLM-R1:n edistyneitä token-tason laskentaa.
    • Ihanteellinen mallin rinnakkaisuuteen ja hajautettuun päättelyyn.

Tämä yhdistelmä AMD EPYC -suoritin plus 4 × RTX 4090 GPU:ta ratkaisee tärkeimmät pullonkaulat – suorittimen suorituskyvyn, GPU-muistin ja tallennusnopeudet. Luotpa valtavia koodimoduuleja tai sukeltatko syvälle monimutkaisiin matemaattisiin kyselyihin, The Bone - 64 - G5 on suunniteltu pysymään ajan tasalla.

5. Tulevat vaikutukset ja seuraavat vaiheet

DeepSeek-LLM-R1 ilmoittaa a Uusi aikakausi AI-malleista, jotka on koulutettu puhtaiden RL-paradigmojen mukaisesti – mahdollisesti uusi läpimurtojen tie. MoE-arkkitehtuurien laajentuessa erikoistuneiden laitteistoratkaisujen kysyntä vain kasvaa. Odottaa:

  • Laajemmat tislausvaihtoehdot: DeepSeek-R1-tislausversiot (1.5B–70B-parametrit) tarjoavat huomattavaa tilaa pienille mutta tehokkaille malleille.
  • Laajennetut laitteistoekosysteemit: PCIe 5.0 ja tulevat suorittimen edistykset vähentävät päättelyaikoja ja mahdollistavat reaaliaikaisen LLM-vuorovaikutuksen.
  • On-Premises AI Renaissance: Tietojen noudattamista koskevien lakien tiukentuessa itseisännöivistä LLM:istä The Bone - 64 - G5:n kaltaisilla kestävillä palvelimilla voi tulla yrityksen yksityisyyden ja suorituskyvyn kultainen standardi.

6. Päätelmä

Massiivisen mallin, kuten DeepSeek-LLM-R1, käyttöönoton ei tarvitse olla painajainen. Yhdistämällä sen oppimislähtöinen vahvistaminen perustelut ja 128K kontekstiikkuna huolellisesti suunnitellulla palvelinalustalla –The Bone - 64 - G5– Yritystiimit voivat saavuttaa maailmanluokan tekoälyn paikan päällä. Edistyneestä matematiikan tutoroinnista koodin luomiseen ja data-analytiikkaan DeepSeek-LLM-R1:n ja The Bone - 64 - G5:n synergia avaa oven skaalautuva, kustannustehokasja erittäin vankka Tekoälyn käyttöönotot.

Lisäresurssit

Disclaimer: Suositellut laitteiston kokoonpano- ja suorituskykymittarit perustuvat sisäiseen testaukseen ja käyttäjäraportteihin. Todelliset tulokset voivat vaihdella ohjelmistopinon, käyttötapojen ja ympäristötekijöiden mukaan. Tutustu aina yksityiskohtaisiin asiakirjoihin ja suorita pilottiprojekteja ennen laajamittaista käyttöönottoa.

Takaisin blogiin