ડીપસીક એઆઈનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો: વિગતવાર માર્ગદર્શિકા

ડીપસીક-વી3ની મુખ્ય વિશેષતાઓ

• કાર્યક્ષમ તાલીમ: માત્ર 2.788M H800 GPU કલાક સાથે મજબૂત પ્રદર્શન પ્રાપ્ત કરે છે.
• નવીન લોડ બેલેન્સિંગ: સહાયક-નુકસાન-મુક્ત વ્યૂહરચનાનો ઉપયોગ કરીને લોડ બેલેન્સિંગ દરમિયાન પ્રદર્શનમાં ઘટાડો ઘટાડે છે.
• મલ્ટિ-ટોકન પ્રિડિક્શન (MTP): મોડલની કામગીરીમાં સુધારો કરે છે અને ઝડપી અનુમાનને સક્ષમ કરે છે.
• મિશ્ર ચોકસાઇ ફ્રેમવર્ક: કાર્યક્ષમ તાલીમ અને પ્રદર્શન માટે FP8 મિશ્ર ચોકસાઇનો ઉપયોગ કરે છે.

ડીપસીક એઆઈનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો

DeepSeek AI સાથે પ્રારંભ કરવા માટે, તમારે અનુમાન માટે પર્યાવરણ સેટ કરવાની જરૂર છે. મૉડલને સ્થાનિક રીતે ચલાવવા અથવા અધિકૃત API મારફતે તેનો ઉપયોગ કરવા માટેના પગલાં નીચે આપેલા છે .

1. સ્થાનિક રીતે ડીપસીક ચલાવવું

તમે પાયથોન 3.10 અથવા ઉચ્ચ સાથે Linux સિસ્ટમો પર સ્થાનિક રીતે DeepSeek-V3 ચલાવી શકો છો. આ પગલાં અનુસરો:

1. DeepSeek-V3 રિપોઝીટરીને ક્લોન કરો:
   git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.git
2. અનુમાન ફોલ્ડર પર નેવિગેટ કરો અને જરૂરી નિર્ભરતાઓ ઇન્સ્ટોલ કરો:
   cd DeepSeek-V3/inference && pip install -r requirements.txt
3. હગિંગ ફેસ પરથી મોડેલ વજન ડાઉનલોડ કરો.
4. નીચેના આદેશનો ઉપયોગ કરીને વજનને જરૂરી ફોર્મેટમાં કન્વર્ટ કરો:
   python convert.py --hf-ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3 --save-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo
5. નીચેના આદેશ સાથે મોડેલને ઇન્ટરેક્ટિવ રીતે ચલાવો:
   torchrun --nnodes 2 --nproc-per-node 8 generate.py --ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo --interactive

2. અનુમાન માટે SGLang નો ઉપયોગ

SGLang એ અનુમાન માટે ભલામણ કરેલ ફ્રેમવર્ક છે કારણ કે તે FP8 અને BF16 મોડ્સને સપોર્ટ કરે છે, સાથે સાથે મલ્ટી-નોડ ટેન્સર પેરેલલિઝમ. તેનો ઉપયોગ કરવા માટે:

1. પર્યાવરણને ઇન્સ્ટોલ અને ગોઠવવા માટે GitHub પર SGLang સેટઅપ માર્ગદર્શિકાને અનુસરો.
2. Optimized લેટન્સી અને થ્રુપુટ સાથે DeepSeek-V3 ચલાવો.
3. મૉડલને સમગ્ર મશીનોમાં જમાવવા માટે SGLangના મલ્ટિ-નોડ સપોર્ટનો ઉપયોગ કરો.

3. LMDeploy નો ઉપયોગ કરવો

LMDeploy DeepSeek-V3 ને અસરકારક રીતે ચલાવવા માટે એક લવચીક માળખું પ્રદાન કરે છે. તે ઓનલાઈન અને ઓફલાઈન બંને જમાવટને સપોર્ટ કરે છે:

1. LMDeploy ઇન્સ્ટોલ કરો અને DeepSeek-V3 ને એકીકૃત કરવા માટે સત્તાવાર માર્ગદર્શિકા અનુસરો.
2. PyTorch-આધારિત વર્કફ્લો માટે તૈયાર કરેલ બેચ અથવા ઇન્ટરેક્ટિવ અનુમાન માટે તેનો ઉપયોગ કરો.

4. TensorRT-LLM નો ઉપયોગ કરવો

TensorRT-LLM નો ઉપયોગ DeepSeek-V3 સાથે અનુમાન માટે કરી શકાય છે. તે BF16 અને INT4/INT8 ચોકસાઇને સપોર્ટ કરે છે:

1. TRT-LLM રિપોઝીટરીને ક્લોન કરો અને DeepSeek-V3 સપોર્ટ માટે સેટઅપ સૂચનાઓને અનુસરો.
2. ઑપ્ટિમાઇઝ ચોકસાઇ મોડ્સ સાથે ઉચ્ચ-પ્રદર્શન અનુમાન માટે TensorRT-LLM નો ઉપયોગ કરો.

5. vLLM નો ઉપયોગ કરવો

vLLM FP8 અને BF16 મોડ્સને સપોર્ટ કરે છે, જે ડીપસીક-વી3 અનુમાન માટે પાઇપલાઇન સમાંતર ઓફર કરે છે:

1. સત્તાવાર દસ્તાવેજો મુજબ vLLM સેટ કરો.
2. કાર્યક્ષમ પ્રક્રિયા માટે બહુવિધ કનેક્ટેડ મશીનો પર DeepSeek-V3 ચલાવો.

DeepSeek-V3 API

જો તમે ડીપસીકને સ્થાનિક રીતે ચલાવવાનું પસંદ ન કરો, તો તમે સત્તાવાર API દ્વારા ડીપસીક-વી3ને ઍક્સેસ કરી શકો છો.

API ઍક્સેસ સાથે પ્રારંભ કરવા માટે DeepSeek પ્લેટફોર્મની મુલાકાત લો . તમે તેનો ઉપયોગ OpenAI API સાથે સુસંગત રીતે કરી શકો છો, જે તેને વિવિધ એપ્લિકેશન્સમાં એકીકૃત કરવાનું સરળ બનાવે છે.

મોડેલ પ્રદર્શન મૂલ્યાંકન

DeepSeek-V3 ગણિત, કોડ અને તર્ક જેવા કાર્યોમાં ઉત્કૃષ્ટ, વિવિધ બેન્ચમાર્ક પર શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન આપે છે. તે ઓપન-સોર્સ અને ક્લોઝ્ડ-સોર્સ મોડલ બંનેની સામે છે.