DeepSeek AI ఎలా ఉపయోగించాలి: ఒక వివరణాత్మక గైడ్

DeepSeek-V3 యొక్క ముఖ్య లక్షణాలు

• సమర్థవంతమైన శిక్షణ: కేవలం 2.788M H800 GPU గంటలతో బలమైన పనితీరును సాధిస్తుంది.
• వినూత్న లోడ్ బ్యాలెన్సింగ్: సహాయక-నష్టం-రహిత వ్యూహాన్ని ఉపయోగించి లోడ్ బ్యాలెన్సింగ్ సమయంలో పనితీరు క్షీణతను తగ్గిస్తుంది.
• మల్టీ-టోకెన్ ప్రిడిక్షన్ (MTP): మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది మరియు వేగవంతమైన అనుమితిని అనుమతిస్తుంది.
• మిక్స్డ్ ప్రెసిషన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్: సమర్థవంతమైన శిక్షణ మరియు పనితీరు కోసం FP8 మిశ్రమ ఖచ్చితత్వాన్ని ఉపయోగిస్తుంది.

DeepSeek AIని ఎలా ఉపయోగించాలి

DeepSeek AIతో ప్రారంభించడానికి, మీరు అనుమితి కోసం పర్యావరణాన్ని సెటప్ చేయాలి. మోడల్‌ను స్థానికంగా అమలు చేయడానికి లేదా అధికారిక API ద్వారా ఉపయోగించడానికి క్రింది దశలు ఉన్నాయి .

1. డీప్‌సీక్‌ని స్థానికంగా అమలు చేయడం

పైథాన్ 3.10 లేదా అంతకంటే ఎక్కువ ఉన్న Linux సిస్టమ్‌లలో మీరు DeepSeek-V3ని స్థానికంగా అమలు చేయవచ్చు. ఈ దశలను అనుసరించండి:

1. DeepSeek-V3 రిపోజిటరీని క్లోన్ చేయండి:
   git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.git
2. అనుమితి ఫోల్డర్‌కి నావిగేట్ చేయండి మరియు అవసరమైన డిపెండెన్సీలను ఇన్‌స్టాల్ చేయండి:
   cd DeepSeek-V3/inference && pip install -r requirements.txt
3. హగ్గింగ్ ఫేస్ నుండి మోడల్ బరువులను డౌన్‌లోడ్ చేయండి.
4. కింది ఆదేశాన్ని ఉపయోగించి బరువులను అవసరమైన ఆకృతికి మార్చండి:
   python convert.py --hf-ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3 --save-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo
5. కింది ఆదేశంతో మోడల్‌ను ఇంటరాక్టివ్‌గా అమలు చేయండి:
   torchrun --nnodes 2 --nproc-per-node 8 generate.py --ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo --interactive

2. అనుమానం కోసం SGLang ఉపయోగించడం

SGLang అనేది బహుళ-నోడ్ టెన్సర్ సమాంతరతతో పాటు FP8 మరియు BF16 మోడ్‌లకు మద్దతునిస్తుంది కాబట్టి అనుమితి కోసం సిఫార్సు చేయబడిన ఫ్రేమ్‌వర్క్. దీన్ని ఉపయోగించడానికి:

1. పర్యావరణాన్ని ఇన్‌స్టాల్ చేయడానికి మరియు కాన్ఫిగర్ చేయడానికి GitHubలో SGLang సెటప్ గైడ్‌ని అనుసరించండి.
2. ఆప్టిమైజ్ చేసిన జాప్యం మరియు నిర్గమాంశతో DeepSeek-V3ని అమలు చేయండి.
3. యంత్రాలలో మోడల్‌ని అమలు చేయడానికి SGLang యొక్క బహుళ-నోడ్ మద్దతును ఉపయోగించండి.

3. LMDeployని ఉపయోగించడం

LMDeploy DeepSeek-V3ని సమర్ధవంతంగా అమలు చేయడానికి అనువైన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను అందిస్తుంది. ఇది ఆన్‌లైన్ మరియు ఆఫ్‌లైన్ విస్తరణకు మద్దతు ఇస్తుంది:

1. LMDeployని ఇన్‌స్టాల్ చేయండి మరియు DeepSeek-V3ని ఏకీకృతం చేయడానికి అధికారిక గైడ్‌ని అనుసరించండి.
2. PyTorch-ఆధారిత వర్క్‌ఫ్లోల కోసం రూపొందించబడిన బ్యాచ్ లేదా ఇంటరాక్టివ్ అనుమితి కోసం దీన్ని ఉపయోగించండి.

4. TensorRT-LLMని ఉపయోగించడం

DeepSeek-V3తో అనుమానం కోసం TensorRT-LLMని ఉపయోగించవచ్చు. ఇది BF16 మరియు INT4/INT8 ఖచ్చితత్వానికి మద్దతు ఇస్తుంది:

1. TRT-LLM రిపోజిటరీని క్లోన్ చేయండి మరియు DeepSeek-V3 మద్దతు కోసం సెటప్ సూచనలను అనుసరించండి.
2. ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన ఖచ్చితమైన మోడ్‌లతో అధిక-పనితీరు గల అనుమితి కోసం TensorRT-LLMని ఉపయోగించండి.

5. vLLMని ఉపయోగించడం

vLLM FP8 మరియు BF16 మోడ్‌లకు మద్దతు ఇస్తుంది, డీప్‌సీక్-V3 అనుమితి కోసం పైప్‌లైన్ సమాంతరతను అందిస్తుంది:

1. అధికారిక డాక్యుమెంటేషన్ ప్రకారం vLLMని సెటప్ చేయండి.
2. సమర్థవంతమైన ప్రాసెసింగ్ కోసం బహుళ కనెక్ట్ చేయబడిన మెషీన్‌లపై DeepSeek-V3ని అమలు చేయండి.

DeepSeek-V3 API

మీరు DeepSeekని స్థానికంగా అమలు చేయకూడదనుకుంటే, మీరు అధికారిక API ద్వారా DeepSeek-V3ని యాక్సెస్ చేయవచ్చు.

API యాక్సెస్‌తో ప్రారంభించడానికి DeepSeek ప్లాట్‌ఫారమ్‌ని సందర్శించండి . మీరు దీన్ని OpenAI APIలకు అనుకూలమైన పద్ధతిలో ఉపయోగించవచ్చు, ఇది వివిధ అప్లికేషన్‌లలో ఇంటిగ్రేట్ చేయడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది.

మోడల్ పనితీరు మూల్యాంకనం

DeepSeek-V3 వివిధ బెంచ్‌మార్క్‌లపై అత్యుత్తమ పనితీరును అందిస్తుంది, గణితం, కోడ్ మరియు రీజనింగ్ వంటి పనులలో రాణిస్తుంది. ఇది ఓపెన్-సోర్స్ మరియు క్లోజ్డ్-సోర్స్ మోడల్‌లకు వ్యతిరేకంగా నిలుస్తుంది.