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使用大型推理容器

2025年3月11日 18:16 33 Comments
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在SageMaker AI上部署DeepSeek模型为寻求在其应用程序中使用最先进的语言模型的组织提供了强大的解决方案。在这篇文章中，我们展示了如何在SageMaker AI中使用蒸馏型，该模型提供了几种选择R1模型的蒸馏版本。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
DeepSeek-R1是由DeepSeek AI开发的大型语言模型（LLM），它使用强化学习通过DeepSeek-V3基础基础的多阶段培训过程来增强推理能力。一个关键的区别特征是其强化学习步骤，该步骤用于优化模型的响应，超出标准的预训练和微调过程。通过合并RL，DeepSeek-R1可以更有效地适应用户反馈和目标，最终增强了相关性和清晰度。此外，DeepSeek-R1采用了经过经过经过经过经过经过经验的（COT）的方法，这意味着它有能力以分步的方式通过它们分解复杂的查询和理由。这个引导的推理过程使模型可以产生更准确，透明和详细的答案。该模型将基于RL的微调与COT功能相结合，旨在在重点关注可解释性和用户交互的同时产生结构化响应。 DeepSeek-R1凭借其广泛的功能，作为一种多功能的文本生成模型吸引了该行业的关注，可以将其集成到各种工作流程中，例如代理，逻辑推理和数据解释任务。DeepSeek-R1使用专家（MOE）建筑的混合物，尺寸为6710亿。 MOE体系结构允许激活370亿个参数，从而通过将查询路由到最相关的专家群集来实现有效的推断。这种方法使该模型可以在保持整体效率的同时专门研究不同的问题领域。DeepSeek-R1蒸馏模型将主要R1模型的推理能力带到了基于流行的开放模型（如Meta的Llama（8B和70B））和拥抱Face Face（1.5b，7b，7b，7b，14b和32b）的基于流行的开放型号。蒸馏是指训练较小，更有效的模型的过程，以模仿较大的DeepSeek-R1模型的行为和推理模式，并使用它作为教师模型。例如，deepseek-r1 distill-lalama
引导的 基础的 多功能的 推理 较大的 例如 相关性 功能的 模型的 详细的 模型 不同的 流行的 步骤 经验的 体系结构 用户 标准的 交互的 增强 清晰度 DeepSeek R1 MOE 优化模型 能力 开放型 意味着 使用 允许 相关的 过程 复杂的 有效的 多功能 COT 建筑的 7b 混合物 RL 广泛的 关键的 数据解释