DeepSeek-R1 to zaawansowany model oparty na architekturze MoE (mixture-of-experts). Jego imponująca liczba 671 miliardów parametrów przewyższa dziesięciokrotnie wiele innych popularnych otwartoźródłowych modeli. Obsługuje on również niezwykle dużą długość kontekstową wejściowych danych wynoszącą 128 000 tokenów. Model wykorzystuje również wyjątkową liczbę ekspertów na każdej warstwie – aż 256 ekspertów, co pozwala na równoległą ocenę każdego tokena przez osiem różnych ekspertów.
DeepSeek-R1, rewolucyjny model sztucznej inteligencji, stanowi otwarte rozwiązanie, które wyznacza nowe standardy w zakresie zdolności wnioskowania. Zamiast generować bezpośrednie odpowiedzi, modele takie jak DeepSeek-R1 przeprowadzają wielokrotne iteracje wnioskowania nad zadanym zapytaniem, stosując metody takie jak łańcuch myślowy, konsensus oraz zaawansowane techniki wyszukiwania. Te procesy pozwalają na uzyskanie najbardziej precyzyjnej odpowiedzi.
Kluczowe Cechy i Zastosowanie Modelu DeepSeek-R1
Model DeepSeek-R1 dostarcza wyniki najwyższej jakości w zadaniach wymagających logicznego wnioskowania, rozwiązywania problemów matematycznych, kodowania oraz zaawansowanego zrozumienia języka. Połączenie precyzji i wydajności czyni go idealnym narzędziem dla nowoczesnych aplikacji AI.
Wydajna praca modelu w czasie rzeczywistym wymaga zaawansowanych układów GPU, które mogą współpracować w ramach infrastruktury o wysokiej przepustowości i niskim opóźnieniu transmisji. Dzięki optymalizacjom oprogramowania mikrousługi NVIDIA NIM oraz zastosowaniu najnowszej architektury Hopper, jeden serwer z ośmioma GPU H200 w ramach NVLink może obsłużyć pełny model z prędkością do 3 872 tokenów na sekundę.
Nowe Możliwości dla Programistów
Programiści mogą już teraz sprawdzić możliwości modelu DeepSeek-R1, dostępnego w wersji mikrousługi na platformie NVIDIA NIM. Zaawansowane narzędzia i optymalizacje zapewniają łatwą implementację i wysoką wydajność, pozwalając na realizację najbardziej wymagających zadań związanych z agentową AI.
Procedura ta, nazywana skalowaniem w czasie testowym, polega na stopniowym podejmowaniu decyzji, aż do osiągnięcia najlepszego wyniku. DeepSeek-R1 idealnie obrazuje tę zasadę, wskazując, dlaczego przyspieszone technologie obliczeniowe stają się kluczowe dla potrzeb wnioskowania w systemach agentowej sztucznej inteligencji.
DeepSeek-R1 – Doskonały Przykład Skalowania w Czasie Testowym
Dzięki NVIDIA NIM firmy mogą w prosty sposób wdrożyć DeepSeek-R1, uzyskując najwyższą efektywność w swoich systemach AI. To otwiera nowe horyzonty w tworzeniu bardziej intuicyjnych i funkcjonalnych systemów sztucznej inteligencji, które zadowolą zarówno programistów, jak i użytkowników końcowych.
Mikrousługa DeepSeek-R1 pozwala na łatwą integrację z istniejącymi systemami dzięki wsparciu dla standardowych API w przemyśle. Firmy, które cenią sobie bezpieczeństwo i prywatność danych, mogą również uruchamiać tę usługę na wybranej infrastrukturze przyspieszonej obliczeniowo. Co więcej, korzystając z oprogramowania NVIDIA AI Foundry oraz NVIDIA NeMo, przedsiębiorstwa będą miały możliwość dostosowania mikrousługi DeepSeek-R1 do potrzeb swoich specjalistycznych agentów AI.
Rozpocznij Pracę z DeepSeek-R1
DeepSeek-R1, oparty na 671 miliardach parametrów, jest dostępny jako mikrousługa NVIDIA NIM w wersji testowej, umożliwiając programistom eksperymentowanie z nowymi narzędziami w sposób bezpieczny i elastyczny. Oznacza to, że twórcy mogą używać zaawansowanego interfejsu API, który wkrótce będzie dostępny do pobrania i wykorzystania na platformie NVIDIA AI Enterprise.
Podczas gdy model iteracyjnie analizuje problem poprzez kolejne kroki wnioskowania, generuje coraz więcej tokenów wyjściowych, co wydłuża proces analizy i poprawia jej jakość. Ten dynamiczny proces wymaga jednak znacznych zasobów obliczeniowych, mających kluczowe znaczenie dla zapewnienia zarówno obliczeń w czasie rzeczywistym, jak i wysokiej jakości odpowiedzi generowanych przez system. Dlatego DeepSeek-R1 służy jako przykład technologii, która nie tylko podnosi dokładność, ale również zachowuje efektywność wnioskowania.
