Мануал по запуску полной модели DeepSeek-R1 локально (бюджете ~6k$)

Описание модели DeepSeek-R1 и её возможностей

DeepSeek-R1 — это модель первого поколения, созданная для решения сложных задач, требующих логического рассуждения. Она была разработана в двух версиях: DeepSeek-R1-Zero и DeepSeek-R1. Обе модели демонстрируют выдающиеся результаты в задачах математики, программирования и рассуждения, а также открывают новые горизонты в применении моделей искусственного интеллекта.

Особенности DeepSeek-R1-Zero

DeepSeek-R1-Zero была обучена с использованием крупномасштабного обучения с подкреплением (RL), без предварительного этапа обучения с учителем (SFT). Это позволило модели проявить множество интересных и мощных способностей к рассуждению. Однако подход RL выявил несколько проблем:

• Модель склонна к бесконечному повторению фраз.
• Читаемость генерируемого текста оставляет желать лучшего.
• Возможна смешанность языков в одном ответе.

Особенности DeepSeek-R1

Чтобы устранить недостатки DeepSeek-R1-Zero, в DeepSeek-R1 был добавлен этап обучения на так называемых "cold-start" данных перед RL. Это позволило:

• Значительно улучшить качество текстов, их читаемость и точность.
• Повысить эффективность модели в задачах рассуждения, программирования и математики.
• Достичь уровня производительности, сопоставимого с OpenAI-o1.

Доступность и дистилляция

Для поддержки исследовательского сообщества были выпущены открытые версии DeepSeek-R1 и DeepSeek-R1-Zero. Также доступны шесть дистиллированных версий, созданных на базе моделей Llama и Qwen. Одна из самых эффективных дистиллированных моделей, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, превосходит OpenAI-o1-mini на различных бенчмарках и устанавливает новые стандарты качества для плотных моделей.

Отличия локального и серверного запуска

Локальный запуск

Локальный запуск модели происходит непосредственно на вашем оборудовании (сервере или рабочей станции). Это предполагает:

• Полный контроль над моделью: все данные и вычисления остаются локально, без необходимости подключаться к интернету.
• Высокая приватность: модель гарантирует, что никакие данные, вводимые пользователем, не передаются сторонним сервисам.
• Безопасность: отсутствие подключения к внешним серверам исключает риск утечки данных.
• Аппаратные требования: для запуска DeepSeek-R1 локально потребуется мощное оборудование (например, 768 ГБ оперативной памяти для Q8 квантизации). Это делает локальный запуск более затратным в плане ресурсов.

Серверный запуск

Серверный запуск подразумевает размещение модели в облаке или на удалённом сервере. Особенности:

• Доступность: модель может быть запущена в облаке и доступна из любого места при наличии подключения к интернету.
• Меньшие локальные требования: пользователь может использовать даже слабое устройство, так как вычисления выполняются на сервере.
• Риск утечки данных: в зависимости от используемого сервиса, данные могут быть переданы сторонним провайдерам, что снижает уровень приватности.
• Масштабируемость: позволяет обслуживать большое количество запросов одновременно.

Возможности DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 обладает широким спектром способностей, что делает её одной из самых универсальных моделей для задач логического рассуждения:

1. Математика и кодирование:
   DeepSeek-R1 демонстрирует выдающиеся результаты в решении сложных математических задач и написании программного кода.
2. Логическое рассуждение:
   Модель способна анализировать сложные запросы, предлагать решения и объяснять свои ответы.
3. Работа с длинным контекстом:
   Благодаря поддержке длинного контекста (до 100,000 токенов при хорошем аппаратном обеспечении), модель может работать с большими объёмами данных.
4. Гибкость:
   Возможность использовать модель как локально, так и на сервере даёт пользователям свободу выбора в зависимости от их потребностей.
5. Открытый доступ:
   Открытый исходный код позволяет исследователям и разработчикам модифицировать модель и адаптировать её под свои нужды.

Приватность и безопасность

Приватность

Использование DeepSeek-R1 локально гарантирует максимальную приватность данных. Все вводимые данные (вопросы, документы и т.д.) обрабатываются исключительно на вашем устройстве, без передачи в сторонние облачные сервисы. Это особенно важно для:

• Чувствительных данных (коммерческая информация, персональные данные).
• Организаций с высокими стандартами безопасности.

Безопасность

• Открытый исходный код: весь код модели доступен для анализа, что даёт возможность убедиться в отсутствии вредоносного кода или скрытых функций.
• Защита от утечек: при локальном запуске модель работает в изолированной среде, что исключает риск утечки данных в интернет.
• Гибкость настройки: вы можете отключить интернет-соединение на устройстве для ещё большей защиты.