DeepSeek-R1:70B¶

Այս հոդվածում

• DeepSeek-R1:70B-ի հիմնական հնարավորությունները
• Տեղակայման հնարավորություններ
• Համակարգի պահանջներ և տեխնիկական բնութագրեր
• DeepSeek-R1:70B տեղակայելուց հետո սկսելու համար
• DeepSeek-R1:70B սերվեր պատվիրելը API-ի միջոցով

DeepSeek-R1:70B-ի հիմնական հնարավորությունները¶

• Բարձր արդյունավետություն. 70 միլիարդ պարամետրերով իր հսկայական ճարտարապետության շնորհիվ DeepSeek-R1:70B-ը ցուցաբերում է առաջնային արդյունքներ բնական լեզվի գեներացման և հասկացման ոլորտում՝ ապահովելով պատասխանների ճշգրտությունը և խորությունը նույնիսկ բարդ սցենարներում.
• Բազմալեզու աջակցություն. Մոդելը ուսուցված է լայնածավալ բազմալեզու կորպուսների վրա և կարող է վստահորեն աշխատել տասնյակ լեզուներով, ներառյալ ռուսերեն, անգլերեն, չինարեն, իսպաներեն, ֆրանսերեն և շատ այլ լեզուներ.
• Առաջադեմ եզրակացությունների ռեժիմներ. Աջակցում է zero-shot, few-shot և chain-of-thought տրամաբանությանը, ինչը թույլ է տալիս լուծել բարդ տրամաբանական, վերլուծական և ստեղծագործական խնդիրներ՝ առանց լրացուցիչ ուսուցման անհրաժեշտության.
• Բազմակողմանի կիրառում. DeepSeek-R1:70B-ը արդյունավետ կերպով կատարում է լայնածավալ աշխատանքներ՝ սկսած արվեստի և տեխնիկական տեքստերի գեներացումից մինչև կոդի գրում և թերահաշվարկ, մաթեմատիկական խնդիրների լուծում և կառուցվածքային տվյալների վերլուծություն.
• Խորը ինտեգրում. Մոդելը հեշտությամբ կարող է միանալ արտաքին համակարգերին REST API-ի միջոցով կամ ներկառուցվել չատ-բոտերի, վերլուծական հարթակների, IDE-ների և կորպորատիվ հավելվածների մեջ.
• Վերաուսուցման և հարմարեցման հնարավորություններ. Աջակցում է վերաուսուցման և LoRA հարմարեցմանը մասնագիտացված ոլորտների համար՝ ինչպիսիք են բժշկությունը, ֆինանսները, իրավունքը, ճարտարագիտությունը և գիտական հետազոտությունները.
• Էթիկական և հուսալի. Բաղադրիչներում ներառում է թունավոր, վնասակար կամ կողմնակալ բովանդակությունը ֆիլտրելու մեխանիզմներ՝ համապատասխանելով պատասխանատու AI-ի ժամանակակից ստանդարտներին.
• Օպտիմալացված տեղային օգտագործման համար. Չնայած իր մասշտաբին, DeepSeek-R1:70B-ը աջակցում է քվանտացմանը (օրինակ՝ մինչև 4-բիթ), ինչը թույլ է տալիս այն աշխատեցնել սահմանափակ GPU հիշողությամբ սերվերներում՝ առանց որակի կրիտիկական կորստի.

• Հետերոգեն տվյալների մշակում. Մոդելը արդյունավետ կերպով մշակում է ոչ միայն ստանդարտ տեքստ, այլև ծրագրավորման կոդ, աղյուսակներ, JSON, XML և այլ ձևաչափեր, ինչը դարձնում է այն արժեքավոր գործիք տվյալների գիտության և ավտոմատացման ոլորտում.

• Օգտագործման օրինակներ.

• Խելացի հաճախորդների աջակցություն. Անհատականացված, համատեքստային պատասխանների իրական ժամանակում գեներացում.
• Կրթություն և գիտություն. Բարդ խնդիրների լուծման, հասկացությունների բացատրման, կրթական նյութերի գեներացման մեջ օգնություն.
• Բովանդակություն և մարքեթինգ. Ստեղծագործական տեքստերի ստեղծում, տոնի վերլուծություն, արշավների գաղափարների գեներացում.
• Ծրագրային ճարտարագիտություն. Կոդի ավտոլրացում, վերափոխում, փաստաթղթավորում, միավոր թեստերի գեներացում։

Տեղակայման հնարավորություններ¶

• Ինստալյացիայի ժամանակը 30-40 րոպե է՝ օպերացիոն համակարգի հետ միասին.
• Ollama սերվերը բեռնում և աշխատեցնում է LLM-ը հիշողության մեջ.
• Open WebUI-ն տեղակայված է որպես վեբ հավելված, որը միացված է Ollama սերվերին.
• Օգտատերերը փոխազդում են LLM-ի հետ Open WebUI վեբ ինտերֆեյսի միջոցով՝ ուղարկելով հարցումներ և ստանալով պատասխաններ.
• Բոլոր հաշվարկները և տվյալների մշակումը տեղի են ունենում տեղային սերվերի վրա։ Ադմինիստրատորները կարող են կարգավորել LLM-ը կոնկրետ աշխատանքների համար OpenWebUI գործիքների միջոցով։

Համակարգի պահանջներ և տեխնիկական բնութագրեր¶

• Օպերացիոն համակարգ. Ubuntu 22.04.
• RAM. նվազագույնը 128 ԳԲ RAM.
• Գրաֆիկական արագացուցիչ. 2x5090՝ 32 ԳԲ վիդեո հիշողությամբ (64 ԳԲ ընդհանուր) կամ այլ կոնֆիգուրացիաներ։ Խորհուրդ է տրվում օգտագործել A100/H100/RTX 6000 PRO.
• Դիսկային տարածք. Բավարար է համակարգի, դրայվերների և մոդելի տեղադրման համար.
• Դրայվերներ. NVIDIA դրայվերներ և CUDA՝ GPU-ի ճիշտ աշխատանքի համար.
• Վիդեո հիշողության սպառում. 48 ԳԲ՝ 2K տոկենային համատեքստի դեպքում.
• Ավտոմատ վերագործարկում. Վերականգնման դեպքում կոնտեյների ավտոմատ վերագործարկումը կարգավորված է.
• GPU աջակցություն. Շրջանակի լիարժեք ինտեգրում NVIDIA CUDA-ի հետ՝ առավելագույն արդյունավետության համար։

DeepSeek-R1:70B տեղակայելուց հետո սկսելու համար¶

Վճարումից հետո գրանցման ժամանակ նշված հասցեին կուղարկվի էլ. նամակ, որը կհայտնի, որ սերվերը պատրաստ է։ Այն կներառի VPS IP հասցեն, ինչպես նաև սերվերին մուտք գործելու համար օգտատերի անունը և գաղտնաբառը, ինչպես նաև OpenWebUI վերահսկման պանելին մուտք գործելու հղում։ Մեր ընկերության հաճախորդները սարքավորումները կառավարում են սերվերի կառավարման պանելի և API-ի միջոցով — Invapi։

• Սերվերի օպերացիոն համակարգին մուտք գործելու տվյալներ (օրինակ՝ SSH-ի միջոցով) կուղարկվեն ձեզ էլ. նամակով։

• Ollama վերահսկման պանելին մուտք գործելու հղում Open WebUI վեբ ինտերֆեյսով. webpanel թեգի տակ Info >> Tags թաբում Invapi վերահսկման պանելում։ Ճշգրիտ հղումը https://deepseek<Server_ID_from_Invapi>.hostkey.in ձևաչափով կուղարկվի էլ. նամակով սերվերի առաքման ժամանակ։

Թեգի webpanel-ի հղումը սեղմելուց հետո կբացվի Get started with Open WebUI մուտքի պատուհան, որտեղ անհրաժեշտ է ստեղծել ադմինիստրատորի հաշվի անուն, էլ. հասցե և գաղտնաբառ ձեր չատ-բոտի համար, այնուհետև սեղմել Create Admin Account կոճակը.

DeepSeek-R1:70B սերվեր պատվիրելը API-ի միջոցով¶