डीपसीक एआई का उपयोग कैसे करें: एक विस्तृत गाइड

डीपसीक विस्तृत उपयोग गाइड
डीपसीक-वी3 एक उन्नत मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (एमओई) भाषा मॉडल है। इसमें कुल 671 बिलियन पैरामीटर हैं, जिनमें से 37 बिलियन प्रति टोकन सक्रिय हैं। यह मॉडल अपने कुशल अनुमान और लागत प्रभावी प्रशिक्षण के लिए जाना जाता है। आर्किटेक्चर सफल डीपसीक-वी2 पर बनाया गया है, जिसमें मल्टी-हेड लेटेंट अटेंशन (एमएलए) और डीपसीकएमओई आर्किटेक्चर जैसे संवर्द्धन हैं। डीपसीक-वी3 को 14.8 ट्रिलियन विविध टोकन पर प्री-ट्रेन किया गया है, इसके बाद सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग चरण हैं। यह अन्य ओपन-सोर्स मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है और अग्रणी क्लोज्ड-सोर्स मॉडल के साथ कड़ी प्रतिस्पर्धा करता है।

डीपसीक-V3 की मुख्य विशेषताएं

  • कुशल प्रशिक्षण: केवल 2.788M H800 GPU घंटों के साथ मजबूत प्रदर्शन प्राप्त करता है।
  • अभिनव लोड संतुलन: सहायक-हानि-मुक्त रणनीति का उपयोग करके लोड संतुलन के दौरान प्रदर्शन में गिरावट को न्यूनतम करता है।
  • मल्टी-टोकन पूर्वानुमान (एमटीपी): मॉडल के प्रदर्शन में सुधार करता है और तीव्र अनुमान लगाने में सक्षम बनाता है।
  • मिश्रित परिशुद्धता फ्रेमवर्क: कुशल प्रशिक्षण और प्रदर्शन के लिए FP8 मिश्रित परिशुद्धता का उपयोग करता है।

डीपसीक एआई का उपयोग कैसे करें

डीपसीक एआई के साथ आरंभ करने के लिए, आपको अनुमान के लिए वातावरण स्थापित करना होगा। मॉडल को स्थानीय रूप से चलाने या आधिकारिक API के माध्यम से इसका उपयोग करने के लिए नीचे दिए गए चरण दिए गए हैं ।

1. डीपसीक को स्थानीय स्तर पर चलाना

आप Python 3.10 या उससे उच्चतर वाले Linux सिस्टम पर DeepSeek-V3 को स्थानीय रूप से चला सकते हैं। इन चरणों का पालन करें:

  1. DeepSeek-V3 रिपॉजिटरी को क्लोन करें:
    git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.git
  2. इनफ्रेंस फ़ोल्डर पर जाएँ और आवश्यक निर्भरताएँ स्थापित करें:
    cd DeepSeek-V3/inference && pip install -r requirements.txt
  3. हगिंग फेस से मॉडल वज़न डाउनलोड करें।
  4. निम्नलिखित कमांड का उपयोग करके वज़न को आवश्यक प्रारूप में परिवर्तित करें:
    python convert.py --hf-ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3 --save-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo
  5. निम्नलिखित कमांड के साथ मॉडल को इंटरैक्टिव रूप से चलाएं:
    torchrun --nnodes 2 --nproc-per-node 8 generate.py --ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo --interactive

2. अनुमान के लिए SGLang का उपयोग करना

SGLang अनुमान के लिए एक अनुशंसित ढांचा है क्योंकि यह FP8 और BF16 मोड के साथ-साथ मल्टी-नोड टेंसर समानांतरता का समर्थन करता है। इसका उपयोग करने के लिए:

  1. वातावरण को स्थापित और कॉन्फ़िगर करने के लिए GitHub पर SGLang सेटअप गाइड का पालन करें।
  2. डीपसीक-V3 को अनुकूलित विलंबता और थ्रूपुट के साथ चलाएं।
  3. मॉडल को विभिन्न मशीनों में तैनात करने के लिए SGLang के बहु-नोड समर्थन का उपयोग करें।

3. LMDeploy का उपयोग करना

LMDeploy डीपसीक-V3 को कुशलतापूर्वक चलाने के लिए एक लचीला ढांचा प्रदान करता है। यह ऑनलाइन और ऑफ़लाइन दोनों तरह की तैनाती का समर्थन करता है:

  1. LMDeploy स्थापित करें और DeepSeek-V3 को एकीकृत करने के लिए आधिकारिक गाइड का पालन करें।
  2. इसे बैच या इंटरैक्टिव अनुमान के लिए उपयोग करें, जो PyTorch-आधारित वर्कफ़्लो के लिए अनुकूलित है।

4. TensorRT-LLM का उपयोग करना

TensorRT-LLM का उपयोग DeepSeek-V3 के साथ अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है। यह BF16 और INT4/INT8 परिशुद्धता का समर्थन करता है:

  1. TRT-LLM रिपोजिटरी को क्लोन करें और DeepSeek-V3 समर्थन के लिए सेटअप निर्देशों का पालन करें।
  2. अनुकूलित परिशुद्धता मोड के साथ उच्च-प्रदर्शन अनुमान के लिए TensorRT-LLM का उपयोग करें।

5. वीएलएलएम का उपयोग करना

vLLM FP8 और BF16 मोड का समर्थन करता है, जो डीपसीक-V3 अनुमान के लिए पाइपलाइन समानांतरता प्रदान करता है:

  1. आधिकारिक दस्तावेज़ के अनुसार vLLM सेट करें।
  2. कुशल प्रसंस्करण के लिए एकाधिक कनेक्टेड मशीनों पर DeepSeek-V3 चलाएं।

डीपसीक-V3 एपीआई

यदि आप डीपसीक को स्थानीय रूप से चलाना पसंद नहीं करते हैं, तो आप आधिकारिक API के माध्यम से डीपसीक-V3 तक पहुंच सकते हैं।

API एक्सेस के साथ आरंभ करने के लिए DeepSeek प्लेटफ़ॉर्म पर जाएँ । आप इसे OpenAI API के साथ संगत तरीके से उपयोग कर सकते हैं, जिससे इसे विभिन्न अनुप्रयोगों में एकीकृत करना आसान हो जाता है।

मॉडल प्रदर्शन मूल्यांकन

डीपसीक-वी3 विभिन्न बेंचमार्क पर बेहतर प्रदर्शन करता है, गणित, कोड और तर्क जैसे कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। यह ओपन-सोर्स और क्लोज्ड-सोर्स दोनों मॉडलों के मुकाबले अलग है।

बेंचमार्क डीपसीक-V3 अन्य मॉडल
एमएमएलयू (सटीकता) 87.1% 85.0%
ह्यूमन इवल (पास@1) 65.2% 53.0%
गणित (MATH EM) 61.6% 54.4%

अधिक जानकारी के लिए, डीपसीक गिटहब रिपोजिटरी देखें या उन्नत उपयोग के लिए आधिकारिक दस्तावेज़ देखें।

डीपसीक एआई का उपयोग करने के लाभ

डीपसीक एआई महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्रदान करता है, खासकर गणित और कोडिंग जैसे जटिल कार्यों में। अपने प्रभावशाली 671 बिलियन मापदंडों के साथ, यह लगातार कई मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है, जो उच्च स्तर की सटीकता और विश्वसनीयता प्रदान करता है। मॉडल को गति और दक्षता दोनों के लिए अनुकूलित किया गया है, जिससे यह मल्टी-टोकन भविष्यवाणी के माध्यम से तेजी से अनुमान लगाने में सक्षम है। यह सुनिश्चित करता है कि गुणवत्ता का त्याग किए बिना कार्य जल्दी से पूरे हो जाएं, जिससे यह वास्तविक समय के अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बन जाता है।

  • डीपसीक एआई की एक प्रमुख खूबी इसकी लागत-प्रभावी प्रशिक्षण प्रक्रिया है। यह केवल 2.7 मिलियन GPU घंटों का उपयोग करता है, जो समान क्षमताओं वाले अन्य मॉडलों की तुलना में कम्प्यूटेशनल खर्चों को काफी कम करता है।
  • इस कुशल प्रशिक्षण के बावजूद, डीपसीक एआई स्थिर प्रदर्शन बनाए रखता है और अपने सीखने के चरण के दौरान बड़ी समस्याओं का सामना नहीं करता है। यह स्थिरता दीर्घकालिक उपयोग में इसकी विश्वसनीयता को बढ़ाती है।
  • डीपसीक एआई का लचीलापन एक और बड़ा लाभ है। यह NVIDIA, AMD और Huawei Ascend सहित विभिन्न हार्डवेयर प्लेटफ़ॉर्म पर तैनाती का समर्थन करता है, जिससे यह कई तरह के वातावरण के लिए बहुमुखी बन जाता है।
  • यह लोकप्रिय फ्रेमवर्क के साथ भी संगत है और इसे स्थानीय रूप से या क्लाउड पर चलाया जा सकता है, जिससे विभिन्न उपयोग मामलों के लिए मापनीयता और अनुकूलनशीलता उपलब्ध होती है।

अंत में, डीपसीक एआई की ओपन-सोर्स प्रकृति एक सहयोगी वातावरण को बढ़ावा देती है, जिससे उपयोगकर्ता योगदान दे सकते हैं, मॉडल को अनुकूलित और बेहतर बना सकते हैं। डीपसीक-आर1 से प्राप्त आसुत ज्ञान द्वारा संचालित इसकी उन्नत तर्क क्षमताएं इसकी समस्या-समाधान क्षमताओं को बढ़ाती हैं, जिससे यह जटिल निर्णय लेने और महत्वपूर्ण कार्यों के लिए एक उत्कृष्ट उपकरण बन जाता है।

इसके अतिरिक्त, यह चीनी सहित अनेक भाषाओं का समर्थन करता है, जिससे वैश्विक अनुप्रयोगों में इसकी उपयोगिता और बढ़ जाती है।