إطلاق برنامج DeepSeek-LLM-R1

إطلاق برنامج DeepSeek-LLM-R1

تسخير قدرات نموذج اللغة الكبيرة (LLM) من الجيل التالي على منصة خادم AMD EPYC™ عالية الأداء

ملخص تنفيذي

تمثل DeepSeek-LLM-R1 تقدمًا كبيرًا في التفكير القائم على الذكاء الاصطناعي، حيث تجمع بين بنية مزيج الخبراء المتطورة (MoE) وتدريب التعلم التعزيزي (RL) لتقديم أداء متطور في حل المشكلات الرياضية ومساعدة الترميز ومهام المعرفة العامة. ومع ذلك، فإن الاستفادة من 671 مليار معلمة (مع تنشيط 37 مليارًا خلال كل تمريرة للأمام) تتطلب حل بنية تحتية على مستوى المؤسسة. العظم - 64 - G5:منصة خادم GPU مُحسَّنة لعمليات نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. تستكشف هذه المقالة كيفية عمل DeepSeek-LLM-R1 تحت الغطاء، وتحدد تحديات البنية الأساسية التي يفرضها، وتوضح كيف يحل خادم Bone - 64 - G5 هذه التحديات بطريقة جاهزة للاستخدام وفعالة من حيث التكلفة.

1. مقدمة

في يناير 2025، أطلقت DeepSeek ديب سيك-LLM-R1، وهو نموذج لغوي كبير مع منهجية تدريب فريدة تعتمد على التعلم المعزز. بواسطة التخلص من الضبط الدقيق الخاضع للإشراف التقليدي (SFT) لصالح التعلم التعزيزي، طور برنامج DeepSeek-LLM-R1 تلقائيًا التفكير المتسلسل المتقدم والتحقق الذاتي. والنتيجة؟ مستويات أداء تنافس الأفضل في الصناعة، بما في ذلك 91.6% درجة في اختبار الرياضيات و تصنيف ELO 2,029 على Codeforces، متفوقًا على 96.3% من المشاركين البشريين.

غالبًا ما تتعثر فرق المؤسسات التي تسعى إلى دمج DeepSeek-LLM-R1 في مجموعات البرامج الخاصة بها عند منعطف حرج: موارد الأجهزة. تدفع برامج إدارة الموارد البشرية من هذا الحجم حدود الذاكرة والتخزين ووحدة معالجة الرسومات إلى أقصى الحدود. وتكافح حلول الخوادم القديمة وأجهزة مراكز البيانات القديمة لمواكبة ذلك، مما يؤدي إلى بطء الأداء وعدم استجابة سرعات الاستدلال.

هذا هو المكان العظم - 64 - G5 يأتي الخادم: خادم تم تصميمه لتلبية احتياجات DeepSeek-LLM-R1 من الألف إلى الياء، حيث يوفر وحدات معالجة مركزية سريعة للغاية، وذاكرة وصول عشوائي وفيرة، وإمكانيات وحدات معالجة رسومية متعددة للحفاظ على الاستدلال على نطاق واسع.

2. نظرة عامة على برنامج DeepSeek-LLM-R1

تم تصميم DeepSeek-LLM-R1 حول خليط من الخبراء (وزارة التربية والتعليم) هندسة معمارية، 671 مليار المعلمة في المجموع، ولكن يتم تنشيطه بذكاء فقط 37 مليار في وقت واحد لتحسين الكفاءة وقابلية التوسع. يتيح هذا التصميم للنموذج التخصص في مهام مختلفة ضمن إطار عمل واحد - مثل وجود فريق كبير من الخبراء في وضع الاستعداد، حيث يتدخل كل منهم فقط عندما تكون هناك حاجة إلى خبرته.

الميزات الرئيسية

  • نافذة السياق: يدعم 128,000-رمز مميز السياق، مما يجعله مثاليًا للتفكير المعقد متعدد الخطوات.
  • الاستدلال المعزز بالتعلم التعزيزي: سمح حذف SFT في البداية للنموذج بتطوير سلسلة مستقلة من الأفكار وقدرات التحقق الذاتي التي تعد ضرورية لمعالجة ألغاز الرياضيات والترميز والمنطق 1.
  • معايير الأداء:
    • معيار الرياضيات: 91.6%
    • كودفورس: 2,029 ELO (أعلى 3.7% على مستوى العالم)
    • جامعة مالطا للطب الشرعي: 90.8% (أقل قليلاً من o1 الخاص بـ OpenAI ولكن أداءه يتفوق على برامج LLM الأخرى ذات المصدر المغلق) 3

تطبيقات العالم الحقيقي

  • حل المسائل الرياضية: يتفوق DeepSeek-LLM-R1 في اختبارات الرياضيات القياسية والمعقدة، بما في ذلك الأداء القوي في AIME 2024.
  • مساعدة البرمجة: باستخدام متوسط ​​Elo أعلى من المتوسط ​​البشري، يستطيع النموذج إنشاء التعليمات البرمجية وتصحيح أخطائها وشرحها بشكل استثنائي.
  • المعرفة والاستدلال: يحقق أداءً يقترب من مستوى الإنسان في مهام المعرفة العامة، مما يجعله مناسبًا لكل شيء بدءًا من أنظمة التدريس وحتى حلول الأسئلة والأجوبة للمؤسسات.

على الرغم من هذه القوى العظمى، يتطلب DeepSeek-LLM-R1 أجهزة قوية بدرجة كافية. في حين أن الحد الأدنى 32 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي يوصى به للإصدارات الأصغر حجمًا، حيث تتطلب أحمال العمل على مستوى المؤسسة غالبًا المزيد.

3. تحدي البنية التحتية

3.1 متطلبات حسابية عالية

DeepSeek-LLM-R1's الهندسة المعمارية لوزارة التربية والتعليم يعتبر هذا الطراز عالي الكفاءة بالنسبة لحجمه، ولكنه لا يزال يحتاج إلى قوة كبيرة من وحدة معالجة الرسوميات ووحدة المعالجة المركزية. يجب على الشركات التي تتطلع إلى نشر نموذج 671B ذي المعلمات الكاملة أن توازن بين:

  • حدود ذاكرة وحدة معالجة الرسوميات: تستهلك نوافذ السياق الكبيرة والمحادثات متعددة الأدوار ذاكرة وحدة معالجة الرسومات بسرعة.
  • اختناقات وحدة المعالجة المركزية: على الرغم من تنشيط معلمات 37B لكل تمريرة أمامية، إلا أنك لا تزال بحاجة إلى منصة وحدة معالجة مركزية قادرة على تغذية البيانات إلى وحدات معالجة الرسومات بسرعة البرق.
  • معدل التخزين: يصبح التخزين السريع (SSD أو NVMe) أمرًا بالغ الأهمية لتحميل النموذج السريع وبث البيانات في الوقت الفعلي.

3.2 قابلية التوسع والتكلفة

في حين أن الحلول السحابية يمكن أن تتوسع نظريًا، فإن الرسوم الشهرية لنسخ وحدات معالجة الرسومات المتعددة تتراكم بسرعة. غالبًا ما تواجه عمليات نشر الحوسبة عالية الأداء (HPC) المحلية تكاليف البنية التحتية الأولية، بالإضافة إلى قيود الطاقة والتبريديتطلب إيجاد التوازن منصة خادم جاهزة للاستدلال على نطاق واسع دون تجاوز ميزانية تكنولوجيا المعلومات.

3.3 الموثوقية والدعم

على الرغم من قوة التدريب القائم على التعلم الآلي في برنامج DeepSeek-LLM-R1، إلا أنه قد يكون حساسًا لتناقضات الأجهزة أو تقلبات معدل نقل البيانات. تحتاج الشركات إلى أداء ثابت وتصحيح قوي للأخطاء وشبكة أمان من ميزات الأجهزة المتقدمة لتجنب تعطل النظام.

4. حل منصة خادم وحدة معالجة الرسوميات: العظم - 64 - G5

أدخل العظم - 64 - G5، وهو خادم تم إنشاؤه خصيصًا للتحقق من جميع المربعات لتشغيل DeepSeek-LLM-R1 بكفاءة وموثوقية وعلى نطاق واسع.

4.1 المعالج والذاكرة

  • وحدة المعالجة المركزية: AMD EPYC™ 9554P
    • 64 نواة / 128 خيطًا بسرعة أساسية 3.1 جيجاهرتز
    • 360 واط TDP، تقنية 3D V-Cache™ المتقدمة
    • يوفر معالجة موازية ضخمة لكل من معالجة البيانات المسبقة والعمليات الحسابية داخل وحدة المعالجة المركزية (مثالية لنوافذ السياق الكبيرة).
  • الذاكرة: 512 جيجابايت DDR5-4800 ECC REG
    • تكوين DIMM بسعة 8×64 جيجابايت
    • دعم تصحيح الأخطاء
    • يضمن النطاق الترددي العالي وموثوقية ECC أداءً مستقرًا أثناء العمليات الحسابية التي يقودها RL.

4.2 اللوحة الأم: آسروك GENOAD8X-2T

  • مقبس واحد SP5 (LGA 6096) وحتى 4 فتحات PCIe 5.0 / CXL2.0 x16
  • فتحات M.2 مزدوجة (PCIe 5.0 x4)، تدعم محركات أقراص SSD المتطورة.
  • دعم مدمج لتوسعات SATA وPCIe الشاملة، مما يجعل مركز البيانات الخاص بك جاهزًا لمتطلبات الذكاء الاصطناعي في المستقبل.

4.3 التخزين والشبكات

  • 2 × 2 تيرابايت Fanxiang NVMe M.2 PCIe 5.0 SSD
    • تصل سرعة القراءة إلى 12,000 ميجابايت/ثانية وسرعة الكتابة إلى 11,000 ميجابايت/ثانية.
    • يضمن الوصول إلى البيانات بشكل شبه فوري، وهو أمر ضروري لاستنتاج كميات كبيرة من البيانات أو طلبات الجلسات المتعددة.
  • 10GbE مزدوج (برودكوم BCM57416)
    • معدل نقل الشبكة لتدفق البيانات داخل وخارج النموذج مع الحد الأدنى من زمن الوصول.

4.4 تكوين وحدة معالجة الرسوميات

  • 4 × نفيديا RTX 4090
    • عدد كبير من نوى CUDA وذاكرة VRAM واسعة لدعم العمليات الحسابية المتقدمة على مستوى الرمز في DeepSeek-LLM-R1.
    • مثالي لتوازي النماذج والاستدلال الموزع.

هذا المزيج من وحدة المعالجة المركزية AMD EPYC المزيد 4 وحدات معالجة رسومية RTX 4090 يعالج الاختناقات الرئيسية—معدل نقل البيانات لوحدة المعالجة المركزية، وذاكرة وحدة معالجة الرسومات، وسرعات التخزين. سواء كنت تقوم بإنشاء وحدات كود ضخمة أو التعمق في استعلامات الرياضيات المعقدة، فإن The Bone - 64 - G5 مصمم لمواكبة ذلك.

5. التداعيات المستقبلية والخطوات التالية

يبشر DeepSeek-LLM-R1 بـ عصر جديد من نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة وفقًا لنماذج التعلم المعزز البحتة - وهو ما قد يكون بمثابة طريق لمزيد من الاختراقات. ومع استمرار توسع بنيات MoE، فإن الطلب على حلول الأجهزة المتخصصة سوف ينمو فقط. توقع:

  • خيارات التقطير الأوسع: تشير متغيرات DeepSeek-R1-distill (معلمات 1.5B–70B) إلى وجود مجال كبير للنماذج المدمجة والقوية.
  • أنظمة بيئية موسعة للأجهزة: ستعمل تقنية PCIe 5.0 والتطورات المستقبلية في وحدة المعالجة المركزية على تقليل أوقات الاستدلال مع تمكين تفاعلات LLM في الوقت الفعلي.
  • نهضة الذكاء الاصطناعي في الموقع: مع تشديد قوانين الامتثال للبيانات، فإن استضافة برامج LLM ذاتيًا على خوادم قوية مثل The Bone - 64 - G5 قد تصبح المعيار الذهبي لخصوصية المؤسسات وأدائها.

6. اختتام

لا ينبغي أن يكون نشر نموذج ضخم مثل DeepSeek-LLM-R1 بمثابة كابوس. من خلال إقرانه التعلم المعزز المنطق ونافذة السياق بحجم 128 كيلو بايت مع منصة خادم مصممة بعناية—العظم - 64 - G5—يمكن لفرق المؤسسة تحقيق أداء ذكاء اصطناعي عالمي المستوى في الموقع. من دروس الرياضيات المتقدمة إلى إنشاء التعليمات البرمجية وتحليل البيانات، يفتح التآزر بين DeepSeek-LLM-R1 وThe Bone - 64 - G5 الباب أمام تحجيم, فعاله من حيث التكلفهو قوية للغاية نشر الذكاء الاصطناعي.

مصادر إضافية

تنصل: تستند مقاييس الأداء وتكوين الأجهزة الموصى بها المدرجة إلى الاختبارات الداخلية وتقارير المستخدمين. وقد تختلف النتائج في العالم الحقيقي بناءً على مجموعة البرامج وأنماط الاستخدام والعوامل البيئية. احرص دائمًا على الرجوع إلى الوثائق التفصيلية وإجراء المشاريع التجريبية قبل عمليات الطرح واسعة النطاق.

العودة إلى المدونة