Uvolnění DeepSeek-LLM-R1

Uvolnění DeepSeek-LLM-R1

Využijte schopnosti nové generace velkých jazykových modelů (LLM) na vysoce výkonné serverové platformě AMD EPYC™


Shrnutí

DeepSeek-LLM-R1 představuje významný průlom v uvažování řízeném umělou inteligencí, který kombinuje špičkovou architekturu Mixture of Experts (MoE) s čistým školením pro výuku výztuže (RL) a poskytuje tak nejmodernější výkon v oblasti řešení matematických problémů. , pomoc s kódováním a úkoly s obecnými znalostmi. Využití jeho 671 miliard parametrů (s 37 miliardami aktivovanými během každého dopředného průchodu) však vyžaduje řešení infrastruktury podnikové úrovně. Vstupte The Bone - 64 - G5: serverová platforma GPU optimalizovaná pro rozsáhlá nasazení AI. Tento článek zkoumá, jak DeepSeek-LLM-R1 funguje pod kapotou, identifikuje problémy s infrastrukturou, které představuje, a ukazuje, jak server Bone - 64 - G5 tyto výzvy řeší nákladově efektivním způsobem na klíč.


1. Úvod

V lednu 2025 spustil DeepSeek DeepSeek-LLM-R1, rozsáhlý jazykový model s jedinečnou školicí metodikou založenou na RL. Podle vyřazení tradičního doladění pod dohledem (SFT) ve prospěch posilujícího učení DeepSeek-LLM-R1 automaticky vyvinul pokročilé uvažování a sebeověřování pomocí řetězce myšlenek. Výsledek? Úrovně výkonu, které konkurují nejlepším v oboru, včetně a 91.6% skóre na MATH benchmarku a 2,029 XNUMX hodnocení Elo na Codeforces, což předčí 96.3 % lidských účastníků.

Podnikové týmy, které chtějí integrovat DeepSeek-LLM-R1 do svých softwarových balíků, často narazí na kritický okamžik: hardwarové prostředky. LLM tohoto rozsahu posouvají limity paměti, úložiště a GPU do extrémů. Starší serverová řešení a stárnoucí hardware datových center se snaží udržet krok, což vede k pomalému výkonu a nereagující rychlosti odvozování.

To je tam kde The Bone - 64 - G5 server přichází: server navržený tak, aby od základu splňoval potřeby DeepSeek-LLM-R1, který nabízí bleskově rychlé procesory, dostatek paměti RAM a možnosti více grafických procesorů, které udrží hučení ve velkém měřítku.


2. Přehled DeepSeek-LLM-R1

DeepSeek-LLM-R1 je postaven na a Směs odborníků (MŽP) architektura, 671 miliardy parametrů celkem, ale chytře aktivuje pouze 37 miliardy optimalizovat efektivitu a škálovatelnost. Tento design umožňuje modelu specializovat se na různé úkoly v rámci jediného rámce – například mít v pohotovosti obrovský tým odborníků, z nichž každý zasáhne pouze tehdy, když je jeho odbornost potřeba.

Klíčové vlastnosti

  • Kontextové okno: Podporuje an 128,000 žetonů kontextu, takže je ideální pro složité, vícestupňové uvažování.
  • RL-Enhanced Reasoning: Vynechání SFT hned na začátku umožnilo modelu vyvinout autonomní myšlenkový řetězec a schopnosti sebeověřování kritické pro řešení matematických, kódovacích a logických hádanek. 1.
  • Výkonnostní benchmarky:
    • MATEMATICKÝ benchmark: 91.6%
    • Codeforces: 2,029 3.7 Elo (horních XNUMX % celosvětově)
    • MMLU: 90.8 % (mírně pod o1 OpenAI, ale překonává ostatní LLM s uzavřeným zdrojem) 3

Aplikace v reálném světě

  • Řešení matematických úloh: DeepSeek-LLM-R1 vyniká ve standardních i komplexních matematických testech, včetně skvělého výkonu na AIME 2024.
  • Pomoc s programováním: S vyšším než lidským průměrem Codeforces Elo model generuje, ladí a vysvětluje kód výjimečně dobře.
  • Znalosti a uvažování: Dosahuje výkonu blízkého lidské úrovni při úkolech s obecnými znalostmi, takže je vhodný pro vše od školicích systémů po podniková řešení otázek a odpovědí.

Navzdory těmto superschopnostem vyžaduje DeepSeek-LLM-R1 dostatečně robustní hardware. Zatímco a minimálně 32 GB RAM se doporučuje pro menší varianty, zátěže na podnikové úrovni často vyžadují mnohem více.


3. Výzva v oblasti infrastruktury

3.1 Vysoké výpočetní nároky

DeepSeek-LLM-R1 architektura MŽP je na svou velikost vysoce efektivní, ale stále potřebuje značný výkon GPU a CPU. Podniky, které chtějí nasadit úplný model s parametry 671B, musí vyvážit:

  • Omezení paměti GPU: Velká kontextová okna a konverzace s více odbočkami rychle spotřebovávají paměť GPU.
  • Úzká místa CPU: I když jsou parametry 37B aktivovány na jeden dopředný průchod, stále potřebujete platformu CPU schopnou dodávat data do GPU rychlostí blesku.
  • Propustnost úložiště: Rychlé úložiště (SSD nebo NVMe) se stává kritickým pro rychlé načítání modelu a streamování dat v reálném čase.

3.2 Škálovatelnost a náklady

Zatímco cloudová řešení se mohou teoreticky škálovat, měsíční poplatky za instance s více GPU se rychle sčítají. On-premise HPC (High-Performance Computing) nasazení často čelí počáteční náklady na infrastrukturu, Plus omezení výkonu a chlazení. Dosažení rovnováhy vyžaduje serverovou platformu, která je připravena na rozsáhlé dedukce hned po vybalení – bez navýšení rozpočtu na IT.

3.3 Spolehlivost a podpora

Trénink DeepSeek-LLM-R1 založený na RL, i když je výkonný, může být citlivý na nekonzistence hardwaru nebo kolísání datové propustnosti. Podniky potřebují konzistentní výkon, robustní opravy chyb a bezpečnostní síť pokročilých hardwarových funkcí, aby se vyhnuly zhroucení systému.


4. Řešení platformy GPU Server: The Bone - 64 - G5

vstoupit The Bone - 64 - G5, účelově vytvořený server, který zaškrtává všechna políčka pro efektivní, spolehlivé a rozsáhlé spouštění DeepSeek-LLM-R1.

4.1 Procesor a paměť

  • CPU: AMD EPYC™ 9554P
    • 64 jader / 128 vláken @ 3.1 GHz základní takt
    • 360W TDP, pokročilá technologie 3D V-Cache™
    • Nabízí masivní paralelní zpracování jak pro předzpracování dat, tak pro výpočty na CPU (ideální pro velká kontextová okna).
  • Paměť: 512GB DDR5-4800 ECC REG
    • Konfigurace 8×64GB DIMM
    • Podpora opravy chyb
    • Vysoká šířka pásma a spolehlivost ECC zajišťují stabilní výkon při výpočtech řízených RL.

4.2 Základní deska: ASRock GENOAD8X-2T

  • Single Socket SP5 (LGA 6096) a až do 4 sloty PCIe 5.0 / CXL2.0 x16
  • Dva sloty M.2 (PCIe 5.0 x4), které podporují špičkové SSD.
  • Vestavěná podpora pro rozsáhlá rozšíření SATA a PCIe, čímž vaše datové centrum zajistí budoucí požadavky na umělou inteligenci.

4.3 Úložiště a síť

  • 2× 2TB Fanxiang NVMe M.2 PCIe 5.0 SSD disky
    • Rychlosti čtení až 12,000 11,000 MB/s a zápisu XNUMX XNUMX MB/s.
    • Zajišťuje téměř okamžitý přístup k datům, což je zásadní pro velkodávkové vyvozování nebo požadavky na více relací.
  • Duální 10GbE (Broadcom BCM57416)
    • Propustnost sítě pro streamování dat dovnitř a ven z modelu s minimální latencí.

4.4 Konfigurace GPU

  • 4× NVIDIA RTX 4090
    • Vysoký počet jader CUDA a dostatek VRAM pro podporu pokročilých výpočtů na úrovni tokenů DeepSeek-LLM-R1.
    • Ideální pro paralelismus modelů a distribuovanou inferenci.

Tato kombinace CPU AMD EPYC Plus 4× RTX 4090 GPU řeší klíčová úzká místa – propustnost CPU, paměť GPU a rychlost úložiště. Ať už generujete masivní moduly kódu nebo se ponoříte do složitých matematických dotazů, The Bone - 64 - G5 je navržen tak, aby držel krok.


5. Budoucí důsledky a další kroky

DeepSeek-LLM-R1 předznamenává a Nová éra modelů umělé inteligence trénovaných podle čistých paradigmat RL – potenciálně cesta k dalším průlomům. Jak se architektury MŽP stále rozšiřují, poptávka po specializovaných hardwarových řešeních bude jen růst. Očekávat:

  • Širší možnosti destilace: Varianty DeepSeek-R1-distil (parametry 1.5B–70B) naznačují značný prostor pro kompaktní, ale výkonné modely.
  • Rozšířené hardwarové ekosystémy: PCIe 5.0 a budoucí vylepšení CPU zkrátí časy odvození a zároveň umožní interakce LLM v reálném čase.
  • On-Premises AI Renaissance: Se zpřísněním zákonů o shodě dat by se samohostování LLM na robustních serverech, jako je The Bone - 64 - G5, mohlo stát zlatým standardem pro podnikové soukromí a výkon.

6. závěr

Nasazení masivního modelu, jako je DeepSeek-LLM-R1, nemusí být noční můrou. Spárováním posilování řízené učením uvažování a kontextové okno 128 kB s pečlivě navrženou serverovou platformou –The Bone - 64 - G5—podnikové týmy mohou dosahovat špičkového výkonu umělé inteligence v místním prostředí. Od pokročilého doučování matematiky po generování kódu a analýzu dat, synergie DeepSeek-LLM-R1 a The Bone - 64 - G5 otevírá dveře škálovatelné, nákladově efektivní, a vysoce robustní Nasazení AI.

Další zdroje


Disclaimer: Doporučená konfigurace hardwaru a uvedené metriky výkonu jsou založeny na interním testování a uživatelských zprávách. Skutečné výsledky se mohou lišit v závislosti na balíčku softwaru, vzorcích používání a faktorech prostředí. Před zavedením ve velkém měřítku si vždy prostudujte podrobnou dokumentaci a proveďte pilotní projekty.

Návrat na blog