Déclenchement de DeepSeek-LLM-R1

Déclenchement de DeepSeek-LLM-R1

Exploitez les capacités du modèle de langage étendu (LLM) de nouvelle génération sur une plate-forme de serveur AMD EPYC™ hautes performances

Préface

DeepSeek-LLM-R1 marque une avancée majeure dans le raisonnement piloté par l'IA, en combinant une architecture de pointe Mixture of Experts (MoE) avec une formation pure par apprentissage par renforcement (RL) pour offrir des performances de pointe dans la résolution de problèmes mathématiques, l'assistance au codage et les tâches de connaissances générales. Cependant, l'exploitation de ses 671 milliards de paramètres (dont 37 milliards activés à chaque passage en avant) exige une solution d'infrastructure de niveau entreprise. L'os - 64 - G5: une plate-forme de serveur GPU optimisée pour les déploiements d'IA à grande échelle. Cet article explore le fonctionnement de DeepSeek-LLM-R1, identifie les défis d'infrastructure qu'il pose et montre comment le serveur Bone - 64 - G5 résout ces défis de manière clé en main et rentable.

1. Introduction

En janvier 2025, DeepSeek a lancé DeepSeek-LLM-R1, un grand modèle de langage avec une méthodologie de formation unique basée sur le RL. abandonnant le réglage fin supervisé traditionnel (SFT) En faveur de l'apprentissage par renforcement, DeepSeek-LLM-R1 a développé automatiquement un raisonnement avancé par chaîne de pensée et une auto-vérification. Le résultat ? Des niveaux de performance qui rivalisent avec les meilleurs du secteur, notamment une 91.6% de score au test de référence MATH et 2,029 XNUMX notes Elo sur Codeforces, surclassant 96.3 % des participants humains.

Les équipes d'entreprise qui cherchent à intégrer DeepSeek-LLM-R1 dans leurs piles logicielles trébuchent souvent à un moment critique : ressources matériellesLes LLM de cette envergure repoussent les limites de la mémoire, du stockage et du GPU à l'extrême. Les solutions de serveur héritées et le matériel de centre de données vieillissant ont du mal à suivre, ce qui entraîne des performances lentes et des vitesses d'inférence peu réactives.

C'est là que L'os - 64 - G5 le serveur est disponible : un serveur conçu pour répondre aux besoins de DeepSeek-LLM-R1 dès le départ, offrant des processeurs ultra-rapides, une RAM abondante et des capacités multi-GPU pour maintenir l'inférence à grande échelle en activité.

2. Présentation de DeepSeek-LLM-R1

DeepSeek-LLM-R1 est construit autour d'un Mélange d'experts (MoE) architecture, 671 milliards de paramètres au total, mais active astucieusement uniquement 37 milliards à la fois pour optimiser l'efficacité et l'évolutivité. Cette conception permet au modèle de se spécialiser dans différentes tâches au sein d'un cadre unique, comme si l'on disposait d'une vaste équipe d'experts en veille, chacun intervenant uniquement lorsque son expertise est nécessaire.

Fonctionnalités clés

  • Fenêtre contextuelle : Prend en charge un Jeton 128,000 contexte, ce qui le rend idéal pour un raisonnement complexe en plusieurs étapes.
  • Raisonnement amélioré RL : L'omission de la SFT dès le départ a permis au modèle de développer une chaîne de pensée autonome et des capacités d'auto-vérification essentielles pour résoudre les énigmes mathématiques, de codage et de logique. 1.
  • Repères de performances :
    • Référence en MATHÉMATIQUES : 91.6%
    • Codeforces : 2,029 3.7 Elo (XNUMX % des meilleurs au monde)
    • MMLU : 90.8 % (légèrement en dessous du o1 d'OpenAI mais surpassant les autres LLM à code source fermé) 3

Applications du monde réel

  • Résolution de problèmes mathématiques : DeepSeek-LLM-R1 excelle aux tests de mathématiques standard et complexes, y compris une solide performance à l'AIME 2024.
  • Aide à la programmation : Avec un Elo Codeforces moyen supérieur à la moyenne humaine, le modèle génère, débogue et explique le code exceptionnellement bien.
  • Connaissance et Raisonnement : Atteint des performances proches du niveau humain sur des tâches de connaissances générales, ce qui le rend adapté à tout, des systèmes de tutorat aux solutions de questions-réponses d'entreprise.

Malgré ces super pouvoirs, DeepSeek-LLM-R1 nécessite un matériel suffisamment robuste. minimum de 32 Go de RAM est recommandé pour les variantes plus petites, les charges de travail de niveau entreprise exigent souvent beaucoup plus.

3. Le défi des infrastructures

3.1 Exigences informatiques élevées

DeepSeek-LLM-R1 Architecture du ministère de l'Environnement est très efficace pour sa taille, mais il nécessite tout de même une puissance importante du GPU et du CPU. Les entreprises qui cherchent à déployer le modèle complet à 671 B paramètres doivent trouver le juste équilibre entre :

  • Limites de la mémoire du GPU : Les grandes fenêtres de contexte et les conversations à plusieurs tours consomment rapidement la mémoire GPU.
  • Goulots d'étranglement du processeur : Même si les paramètres 37B sont activés par passage en avant, vous avez toujours besoin d'une plate-forme CPU capable de fournir des données aux GPU à la vitesse de l'éclair.
  • Débit de stockage : Le stockage rapide (SSD ou NVMe) devient essentiel pour le chargement rapide des modèles et la diffusion de données en temps réel.

3.2 Évolutivité et coût

Bien que les solutions cloud puissent théoriquement évoluer, les frais mensuels pour les instances multi-GPU s'additionnent rapidement. Les déploiements HPC (High Performance Computing) sur site sont souvent confrontés à des coûts d'infrastructure initiaux, ainsi que contraintes de puissance et de refroidissementPour trouver un équilibre, il faut une plate-forme serveur prête à l'emploi pour les inférences à grande échelle, sans faire exploser le budget informatique.

3.3 Fiabilité et support

La formation basée sur l'apprentissage par renforcement de DeepSeek-LLM-R1, bien que puissante, peut être sensible aux incohérences matérielles ou aux fluctuations du débit de données. Les entreprises ont besoin de performances constantes, d'une correction d'erreur robuste et d'un filet de sécurité composé de fonctionnalités matérielles avancées pour éviter les pannes système.

4. La solution de plate-forme de serveur GPU : L'os - 64 - G5

Entrer L'os - 64 - G5, un serveur spécialement conçu qui coche toutes les cases pour exécuter DeepSeek-LLM-R1 de manière efficace, fiable et à grande échelle.

4.1 Processeur et mémoire

  • Processeur : AMD EPYC™ 9554P
    • 64 cœurs / 128 threads à une fréquence de base de 3.1 GHz
    • TDP de 360 ​​W, technologie avancée 3D V-Cache™
    • Offre un traitement parallèle massif pour le prétraitement des données et les calculs dans le processeur (parfait pour les grandes fenêtres de contexte).
  • Mémoire : 512 Go DDR5-4800 ECC REG
    • Configuration DIMM 8×64 Go
    • Prise en charge de la correction des erreurs
    • La bande passante élevée et la fiabilité ECC garantissent des performances stables lors des calculs pilotés par RL.

4.2 Carte mère : ASRock GENOAD8X-2T

  • Prise unique SP5 (LGA 6096) et pour 4 emplacements PCIe 5.0 / CXL2.0 x16
  • Deux emplacements M.2 (PCIe 5.0 x4), prenant en charge les SSD de pointe.
  • Prise en charge intégrée des extensions SATA et PCIe étendues, préparant votre centre de données aux exigences de l'IA de demain.

4.3 Stockage et mise en réseau

  • 2 disques SSD Fanxiang NVMe M.2 PCIe 2 de 5.0 To
    • Jusqu'à 12,000 11,000 Mo/s en lecture et XNUMX XNUMX Mo/s en écriture.
    • Assure un accès quasi instantané aux données, essentiel pour les inférences en lots volumineux ou les demandes multi-sessions.
  • Dual 10GbE (Broadcom BCM57416)
    • Débit réseau pour la diffusion de données entrant et sortant du modèle avec une latence minimale.

4.4 Configuration du GPU

  • 4 cartes graphiques NVIDIA RTX 4090
    • Nombre élevé de cœurs CUDA et VRAM suffisant pour prendre en charge les calculs avancés au niveau des jetons de DeepSeek-LLM-R1.
    • Idéal pour le parallélisme de modèles et l'inférence distribuée.

Cette combinaison de Processeur AMD EPYC plus 4 GPU RTX 4090 résout les principaux goulots d'étranglement : débit du processeur, mémoire du processeur graphique et vitesses de stockage. Que vous génériez des modules de code massifs ou que vous plongiez dans des requêtes mathématiques complexes, The Bone - 64 - G5 est conçu pour suivre le rythme.

5. Conséquences futures et prochaines étapes

DeepSeek-LLM-R1 annonce une nouvelle ère des modèles d'IA formés selon des paradigmes RL purs, ce qui pourrait ouvrir la voie à de nouvelles avancées. À mesure que les architectures MoE continuent de se développer, la demande de solutions matérielles spécialisées ne fera que croître. Attendez-vous à :

  • Options de distillation plus larges : Les variantes de DeepSeek-R1-distill (paramètres 1.5B–70B) suggèrent une marge de manœuvre importante pour les modèles compacts mais puissants.
  • Écosystèmes matériels étendus : PCIe 5.0 et les futures avancées du processeur réduiront les temps d'inférence tout en permettant des interactions LLM en temps réel.
  • Renaissance de l'IA sur site : À mesure que les lois sur la conformité des données se durcissent, les LLM auto-hébergés sur des serveurs robustes comme The Bone - 64 - G5 pourraient devenir la référence en matière de confidentialité et de performances d'entreprise.

6. Conclusion

Le déploiement d'un modèle massif comme DeepSeek-LLM-R1 ne doit pas être un cauchemar. En associant ses apprentissage par renforcement Raisonnement et fenêtre de contexte de 128 K avec une plate-forme serveur méticuleusement conçue —L'os - 64 - G5—les équipes d'entreprise peuvent atteindre des performances d'IA de classe mondiale sur site. Du tutorat mathématique avancé à la génération de code et à l'analyse de données, la synergie de DeepSeek-LLM-R1 et de The Bone - 64 - G5 ouvre la porte à évolutive, rentable et très robuste Déploiements d'IA.

Ressources additionnelles

Avertissement: La configuration matérielle recommandée et les mesures de performances répertoriées sont basées sur des tests internes et des rapports d'utilisateurs. Les résultats réels peuvent varier en fonction de la pile logicielle, des modèles d'utilisation et des facteurs environnementaux. Consultez toujours la documentation détaillée et menez des projets pilotes avant les déploiements à grande échelle.

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