DeepSeek AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം: ഒരു വിശദമായ ഗൈഡ്

AI ഫോർ ലൈഫ്

deepseek വിശദമായ ഉപയോഗ ഗൈഡ്
DeepSeek-V3 ഒരു അഡ്വാൻസ്ഡ് മിക്സ്ചർ ഓഫ് എക്സ്പെർട്ട്സ് (MoE) ഭാഷാ മോഡലാണ്. ഇതിന് ആകെ 671 ബില്യൺ പാരാമീറ്ററുകളുണ്ട്, ഓരോ ടോക്കണിലും 37 ബില്യൺ സജീവമാക്കി. ഈ മാതൃക അതിൻ്റെ കാര്യക്ഷമമായ അനുമാനത്തിനും ചെലവ് കുറഞ്ഞ പരിശീലനത്തിനും പേരുകേട്ടതാണ്. മൾട്ടി-ഹെഡ് ലാറ്റൻ്റ് അറ്റൻഷൻ (MLA), DeepSeekMoE ആർക്കിടെക്ചറുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളോടെയാണ് ആർക്കിടെക്ചർ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്, വിജയകരമായ DeepSeek-V2-ൽ നിർമ്മിച്ചതാണ്.DeepSeek-V3 14.8 ട്രില്യൺ വൈവിധ്യമാർന്ന ടോക്കണുകളിൽ മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, തുടർന്ന് മികച്ച ട്യൂണിംഗിനും പുനരവലോകന ഘട്ടങ്ങൾക്കുമായി മേൽനോട്ടം വഹിക്കുന്നു. . ഇത് മറ്റ് ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് മോഡലുകളെ മറികടക്കുകയും മുൻനിര ക്ലോസ്‌ഡ് സോഴ്‌സ് മോഡലുകളുമായി അടുത്ത് മത്സരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

DeepSeek-V3-ൻ്റെ പ്രധാന സവിശേഷതകൾ

  • കാര്യക്ഷമമായ പരിശീലനം: 2.788M H800 GPU മണിക്കൂർ കൊണ്ട് ശക്തമായ പ്രകടനം കൈവരിക്കുന്നു.
  • നൂതനമായ ലോഡ് ബാലൻസിംഗ്: ഒരു സഹായ-നഷ്ട രഹിത തന്ത്രം ഉപയോഗിച്ച് ലോഡ് ബാലൻസിംഗ് സമയത്ത് പ്രകടന നിലവാരത്തകർച്ച കുറയ്ക്കുന്നു.
  • മൾട്ടി-ടോക്കൺ പ്രവചനം (MTP): മോഡൽ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും വേഗത്തിലുള്ള അനുമാനം പ്രാപ്തമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
  • മിക്സഡ് പ്രിസിഷൻ ഫ്രെയിംവർക്ക്: കാര്യക്ഷമമായ പരിശീലനത്തിനും പ്രകടനത്തിനും FP8 മിക്സഡ് പ്രിസിഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

DeepSeek AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം

DeepSeek AI ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുന്നതിന്, നിങ്ങൾ അനുമാനത്തിനുള്ള അന്തരീക്ഷം സജ്ജീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. മോഡൽ പ്രാദേശികമായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനോ ഔദ്യോഗിക API വഴി ഉപയോഗിക്കാനോ ഉള്ള ഘട്ടങ്ങൾ ചുവടെയുണ്ട് .

1. DeepSeek പ്രാദേശികമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു

പൈത്തൺ 3.10 അല്ലെങ്കിൽ അതിന് ശേഷമുള്ള ലിനക്സ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നിങ്ങൾക്ക് പ്രാദേശികമായി DeepSeek-V3 പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ഈ ഘട്ടങ്ങൾ പാലിക്കുക:

  1. DeepSeek-V3 ശേഖരം ക്ലോൺ ചെയ്യുക:
    git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.git
  2. അനുമാന ഫോൾഡറിലേക്ക് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്ത് ആവശ്യമായ ഡിപൻഡൻസികൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക:
    cd DeepSeek-V3/inference && pip install -r requirements.txt
  3. ഹഗ്ഗിംഗ് ഫേസിൽ നിന്ന് മോഡൽ വെയ്റ്റുകൾ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുക.
  4. ഇനിപ്പറയുന്ന കമാൻഡ് ഉപയോഗിച്ച് ആവശ്യമായ ഫോർമാറ്റിലേക്ക് ഭാരം പരിവർത്തനം ചെയ്യുക:
    python convert.py --hf-ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3 --save-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo
  5. ഇനിപ്പറയുന്ന കമാൻഡ് ഉപയോഗിച്ച് മോഡൽ ഇൻ്ററാക്ടീവ് ആയി പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക:
    torchrun --nnodes 2 --nproc-per-node 8 generate.py --ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo --interactive

2. അനുമാനത്തിനായി SGLang ഉപയോഗിക്കുന്നു

മൾട്ടി-നോഡ് ടെൻസർ പാരലലിസത്തിനൊപ്പം FP8, BF16 മോഡുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനാൽ അനുമാനത്തിനുള്ള ശുപാർശിത ചട്ടക്കൂടാണ് SGLang. ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്:

  1. എൻവയോൺമെൻ്റ് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാനും കോൺഫിഗർ ചെയ്യാനും GitHub-ലെ SGLang സെറ്റപ്പ് ഗൈഡ് പിന്തുടരുക.
  2. ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ലേറ്റൻസിയും ത്രൂപുട്ടും ഉപയോഗിച്ച് DeepSeek-V3 പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.
  3. മെഷീനുകളിലുടനീളം മോഡൽ വിന്യസിക്കാൻ SGLang-ൻ്റെ മൾട്ടി-നോഡ് പിന്തുണ ഉപയോഗിക്കുക.

3. LMDdeploy ഉപയോഗിക്കുന്നു

DeepSeek-V3 കാര്യക്ഷമമായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് എൽഎംഡിപ്ലോയ് ഒരു ഫ്ലെക്സിബിൾ ഫ്രെയിംവർക്ക് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഇത് ഓൺലൈൻ, ഓഫ്‌ലൈൻ വിന്യാസത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു:

  1. DeepSeek-V3 സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിന് LMDeploy ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത് ഔദ്യോഗിക ഗൈഡ് പിന്തുടരുക.
  2. PyTorch-അധിഷ്‌ഠിത വർക്ക്‌ഫ്ലോയ്‌ക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌ത ബാച്ച് അല്ലെങ്കിൽ ഇൻ്ററാക്ടീവ് അനുമാനത്തിനായി ഇത് ഉപയോഗിക്കുക.

4. TensorRT-LLM ഉപയോഗിക്കുന്നു

DeepSeek-V3 ഉപയോഗിച്ച് അനുമാനിക്കാൻ TensorRT-LLM ഉപയോഗിക്കാം. ഇത് BF16, INT4/INT8 കൃത്യതയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു:

  1. TRT-LLM റിപ്പോസിറ്ററി ക്ലോൺ ചെയ്‌ത് DeepSeek-V3 പിന്തുണയ്‌ക്കായി സജ്ജീകരണ നിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുക.
  2. ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത പ്രിസിഷൻ മോഡുകൾക്കൊപ്പം ഉയർന്ന പ്രകടന അനുമാനത്തിനായി TensorRT-LLM ഉപയോഗിക്കുക.

5. vLLM ഉപയോഗിക്കുന്നു

vLLM FP8, BF16 മോഡുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, DeepSeek-V3 അനുമാനത്തിനായി പൈപ്പ്ലൈൻ സമാന്തരത്വം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു:

  1. ഔദ്യോഗിക ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ പ്രകാരം vLLM സജ്ജീകരിക്കുക.
  2. കാര്യക്ഷമമായ പ്രോസസ്സിംഗിനായി ഒന്നിലധികം കണക്റ്റുചെയ്‌ത മെഷീനുകളിൽ DeepSeek-V3 പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.

DeepSeek-V3 API

ഡീപ്‌സീക്ക് പ്രാദേശികമായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കരുതെന്ന് നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ഔദ്യോഗിക API വഴി നിങ്ങൾക്ക് DeepSeek-V3 ആക്‌സസ് ചെയ്യാം.

API ആക്‌സസ് ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കാൻ DeepSeek പ്ലാറ്റ്‌ഫോം സന്ദർശിക്കുക . നിങ്ങൾക്ക് ഇത് OpenAI API-കൾക്ക് അനുയോജ്യമായ രീതിയിൽ ഉപയോഗിക്കാം, ഇത് വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു.

മോഡൽ പ്രകടന വിലയിരുത്തൽ

DeepSeek-V3 വിവിധ മാനദണ്ഡങ്ങളിൽ മികച്ച പ്രകടനം നൽകുന്നു, കണക്ക്, കോഡ്, യുക്തിവാദം എന്നിവയിൽ മികവ് പുലർത്തുന്നു. ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ്, ക്ലോസ്ഡ് സോഴ്‌സ് മോഡലുകൾക്കെതിരെ ഇത് വേറിട്ടുനിൽക്കുന്നു.

ബെഞ്ച്മാർക്ക് DeepSeek-V3 മറ്റ് മോഡലുകൾ
MMLU (കൃത്യത) 87.1% 85.0%
HumanEval (പാസ്@1) 65.2% 53.0%
കണക്ക് (MATH EM) 61.6% 54.4%

കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക്, DeepSeek GitHub ശേഖരം പരിശോധിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ വിപുലമായ ഉപയോഗത്തിനായി ഔദ്യോഗിക ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ സന്ദർശിക്കുക.

DeepSeek AI ഉപയോഗിക്കുന്നതിൻ്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ

ഡീപ്‌സീക്ക് AI കാര്യമായ പ്രകടന നേട്ടങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് ഗണിതവും കോഡിംഗും പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികളിൽ. അതിൻ്റെ ആകർഷണീയമായ 671 ബില്ല്യൺ പാരാമീറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഉയർന്ന നിലവാരത്തിലുള്ള കൃത്യതയും വിശ്വാസ്യതയും പ്രദാനം ചെയ്യുന്ന നിരവധി മോഡലുകളെ ഇത് സ്ഥിരമായി മറികടക്കുന്നു. മോഡൽ വേഗതയ്ക്കും കാര്യക്ഷമതയ്ക്കും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു, മൾട്ടി-ടോക്കൺ പ്രവചനത്തിലൂടെ വേഗത്തിൽ അനുമാനിക്കാൻ ഇത് പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഗുണനിലവാരം നഷ്ടപ്പെടുത്താതെ ടാസ്‌ക്കുകൾ വേഗത്തിൽ പൂർത്തിയാക്കുന്നുവെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് തത്സമയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.

  • DeepSeek AI-യുടെ പ്രധാന ശക്തികളിലൊന്ന് അതിൻ്റെ ചെലവ് കുറഞ്ഞ പരിശീലന പ്രക്രിയയാണ്. ഇത് 2.7 ദശലക്ഷം GPU മണിക്കൂർ മാത്രമേ ഉപയോഗിക്കുന്നുള്ളൂ, സമാന ശേഷിയുള്ള മറ്റ് മോഡലുകളെ അപേക്ഷിച്ച് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചെലവുകൾ ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുന്നു.
  • ഈ കാര്യക്ഷമമായ പരിശീലനം ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, DeepSeek AI സ്ഥിരമായ പ്രകടനം നിലനിർത്തുന്നു, പഠന ഘട്ടത്തിൽ വലിയ പ്രശ്‌നങ്ങൾ നേരിടുന്നില്ല. ഈ സ്ഥിരത ദീർഘകാല ഉപയോഗത്തിൽ അതിൻ്റെ വിശ്വാസ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
  • DeepSeek AI യുടെ ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റി മറ്റൊരു പ്രധാന നേട്ടമാണ്. NVIDIA, AMD, Huawei Ascend എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ഹാർഡ്‌വെയർ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിലുടനീളം വിന്യാസത്തെ ഇത് പിന്തുണയ്‌ക്കുന്നു, ഇത് വിശാലമായ പരിതസ്ഥിതികൾക്ക് ബഹുമുഖമാക്കുന്നു.
  • ഇത് ജനപ്രിയ ചട്ടക്കൂടുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു, കൂടാതെ പ്രാദേശികമായോ ക്ലൗഡിലോ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനും കഴിയും, ഇത് വ്യത്യസ്ത ഉപയോഗ സന്ദർഭങ്ങളിൽ സ്കേലബിളിറ്റിയും പൊരുത്തപ്പെടുത്തലും നൽകുന്നു.

അവസാനമായി, DeepSeek AI-യുടെ ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് സ്വഭാവം ഒരു സഹകരണ അന്തരീക്ഷം വളർത്തുന്നു, ഇത് മോഡൽ സംഭാവന ചെയ്യാനും ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും ഉപയോക്താക്കളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഡീപ്‌സീക്ക്-ആർ 1-ൽ നിന്നുള്ള വാറ്റിയെടുത്ത അറിവിനാൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന അതിൻ്റെ വിപുലമായ യുക്തിസഹമായ കഴിവുകൾ, അതിൻ്റെ പ്രശ്‌നപരിഹാര കഴിവുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, ഇത് സങ്കീർണ്ണമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും നിർണായകമായ ജോലികൾക്കുമുള്ള മികച്ച ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു.

കൂടാതെ, ചൈനീസ് ഉൾപ്പെടെയുള്ള ഒന്നിലധികം ഭാഷകളെ ഇത് പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, ആഗോള ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ അതിൻ്റെ ഉപയോഗക്ഷമത കൂടുതൽ വികസിപ്പിക്കുന്നു.

കൂടുതൽ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക

DeepSeek AIDeepSeek എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം? ചൈനയുടെ AI ലാബിൻ്റെ ഉയർച്ച Google ജെമിനി vs ChatGPT-4Google Gemini vs ChatGPT-4 വിശദമായ താരതമ്യം ChatGPT സ്വകാര്യ ഉപയോഗംChatGPT എങ്ങനെ സ്വകാര്യമായി ഉപയോഗിക്കാം? ChatGPT-യുമായുള്ള സുരക്ഷിതവും സ്വകാര്യവുമായ സംഭാഷണങ്ങൾക്കുള്ള നിങ്ങളുടെ ഗൈഡ് ഗൂഗിൾ ജെമിനി അത് എങ്ങനെ ഗൂഗിൾ ബാർഡ് എഐയിൽ നിന്ന് ആക്‌സസ് ചെയ്യാംബാർഡ് AI-ൽ നിന്ന് ഗൂഗിൾ ജെമിനി ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ഗൈഡ് ഉയർന്ന ശമ്പളമുള്ള ജോലിക്ക് വേണ്ടി നടക്കുന്ന അഭിമുഖം കാണിക്കുന്ന ചിത്രം!ഇന്ത്യൻ വിപണിയിൽ ChatGPT ഉപയോഗിച്ച് ഉയർന്ന ശമ്പളമുള്ള ജോലികൾ സുരക്ഷിതമാക്കുന്നതിനുള്ള നിങ്ങളുടെ 6-ഘട്ട ഗൈഡ് Microsoft Excel-ൽ chatGPT ആക്സസ് ചെയ്യാനുള്ള കമാൻഡ് ചിത്രം വ്യക്തമായി കാണിക്കുന്നുExcel-ലേക്ക് ChatGPT സംയോജിപ്പിക്കുക: ഓട്ടോമേഷനിലേക്കുള്ള ഒരു ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ഗൈഡ്