Ускоренный курс DeepSeek-R1

• Эндрю Браун представляет ускоренный курс по основам Deepseek.  

• Использование веб-сайта Deepseek и инструмента OAMA для загрузки моделей.  

• Применение Studio LM для локального запуска моделей и устранение неполадок.  

• Deepseek - китайская компания, создающая открытые учебные заведения.  

• Модели с открытым весом: R One, R Ten, Deepseek V Three, математика, программист, МО.  

• Фокус на модели R One, которая демонстрирует хорошие результаты в генерации текста.  

• R Ten имеет проблемы с читаемостью и смешением языков.  

• R One улучшен для устранения этих проблем и сравнивается с OpenAI.  

• Deepseek R One стоит значительно дешевле, чем OpenAI, что делает его привлекательным для крупных организаций.  

• Использование комплекта для разработки ПК с искусственным интеллектом Intel Lunar Lake.  

• Сравнение с рабочей станцией Precision 3680 с процессором i-Core 14-го поколения и GeForce RTX 4080.  

• Важность правильного оборудования для оптимальной производительности.  

• Поддержка Deepseek на базе искусственного интеллекта, аналогичная ChatGPT и другим моделям.  

• Возможность загрузки и запуска моделей с открытым исходным кодом.  

• Пример использования для тестирования перевода с японского языка.  

• Использование GitHub для загрузки и редактирования файлов.  

• Создание папки для хранения загруженных документов.  

• Прикрепление документов к Deepseek для тестирования перевода.  

• Извлечение командной строки запроса и копирование её содержимого.  

• Проверка способности модели видеть и анализировать структуру предложений.  

• Модель даёт ответ, который не должен был, что указывает на её ошибки.  

• Модель не так мощна, как Claude или ChatGPT, но это вопрос стоимости.  

• Сравнение с моделями Meta AI и Mistral.  

• Модель допускает ошибки, но их можно исправить.  

• Поиск японского текста для тестирования модели.  

• Использование японского веб-сайта для получения текста.  

• Модель успешно расшифровывает японский текст.  

• Модель может работать без графических процессоров.  

• Использование Intel Developer Kit для тестирования.  

• Встроенная графическая карта и нейронная обработка в новых чипах.  

• Установка OAMA для работы с моделями.  

• Использование терминала для управления моделями.  

• Сравнение моделей по количеству параметров и их загрузка.  

• Загрузка модели с параметрами 7 миллиардов.  

• Использование команды для загрузки модели.  

• Модель извлекается из Hugging Face и загружается на компьютер.  

• Проверка наличия достаточного объема оперативной памяти 32 ГБ.  

• Важность оперативной памяти для хранения моделей.  

• Необходимость графических процессоров для работы моделей.  

• Загрузка модели с 7 миллиардами параметров.  

• Возможность использования модели с 14 миллиардами параметров.  

• Тонкая настройка модели для улучшения производительности.  

• Удаление модели для освобождения места.  

• Загрузка модели с 14 миллиардами параметров.  

• Проверка работы модели и звука работы компьютера.  

• Использование оборудования Intel через партнеров.  

• Возможность работы с моделями через OLLAMA и другие платформы.  

• Планы на использование LM Studio для работы с моделями.  

• Установка LM Studio на компьютер.  

• Подключение к OLLAMA и загрузка моделей.  

• Настройка LM Studio для работы с моделями.  

• Выбор модели для загрузки в LM Studio.  

• Регистрация и настройка учетной записи.  

• Поиск нужной модели в каталоге моделей.  

• Обсуждение различных моделей, таких как Deepseek и Llama.  

• Введение в дистилляцию моделей, где знания более крупной модели переносятся на меньшую для повышения эффективности.  

• Объяснение процесса дистилляции и его применения в моделях.  

• Настройка интерфейса для удобства использования.  

• Взаимодействие с моделью для выполнения задач, таких как перевод текста.  

• Демонстрация работы модели и её способности к рассуждениям.  

• Проблемы с производительностью при использовании моделей, таких как Llama.  

• Обсуждение возможных причин и способов решения проблем с ресурсами.  

• Использование инструментов для мониторинга использования памяти и ресурсов.  

• Настройка параметров модели для повышения эффективности.  

• Тестирование модели на выполнение задач, таких как перевод текста на японский язык.  

• Обсуждение возможных улучшений и настроек для повышения производительности.  

• Подведение итогов и обсуждение дальнейших шагов по улучшению модели.  

• Планы по тестированию модели на выполнение новых задач и улучшение её производительности.  

• Завершение и дальнейшие шаги по улучшению и настройке модели.  

• Обсуждение перезапуска системы из-за истощения ресурсов.  

• Рассмотрение использования выделенного графического процессора RTX 4080.  

• Планы по тестированию на основной машине с чипом Intel 14-го поколения.  

• Переход к основному компьютеру для использования ML Studio.  

• Настройка темного режима и увеличение размера шрифта.  

• Выбор модели для загрузки и запуск процесса адаптации.  

• Загрузка модели в память и использование графического процессора.  

• Тестирование модели на японском языке.  

• Успешное выполнение задачи без перезагрузки компьютера.  

• Обзор каталога моделей и выбор модели Deepseek.  

• Сравнение моделей по вычислительной мощности и производительности.  

• Планы по запуску модели на другом компьютере для тестирования.  

• Сравнение производительности Lunar Lake и RTX 4080.  

• Проблемы с запуском модели на Lunar Lake.  

• Необходимость лучшего понимания аппаратного обеспечения для настройки графических процессоров.  

• Программа для Windows показывает, что процессоры не перегружены.  

• MPU и графические процессоры используются для запуска моделей.  

• Оптимизация фреймворков, таких как PyTorch и TensorFlow, требует конвертации форматов.  

• Intel и другие производители работают над оптимизацией своих MPU.  

• Использование графических процессоров для запуска моделей.  

• Настройка параметров для оптимальной работы системы.  

• Загрузка модели и тестирование на примере японского языка.  

• Использование графических процессоров для обучения модели.  

• Наблюдение за загрузкой процессора и графического процессора.  

• Проблемы с BIOS и поддержка от производителей.  

• Наблюдение за использованием памяти и ядер процессора.  

• Настройка параметров для оптимальной работы системы.  

• Сравнение производительности новых процессоров с видеокартами.  

• Использование старых видеокарт для запуска моделей.  

• Наблюдение за использованием памяти и производительностью.  

• Настройка параметров для работы с моделями без выделенной видеокарты.  

• Использование выделенных видеокарт для лучшей производительности.  

• Планы по работе с моделями из Hugging Face и их программная настройка.  

• Использование фреймворка OpenVINO для оптимизации моделей.  

• Примеры использования и настройка для работы с моделями.  

• Ожидание появления оптимизаторов для работы с искусственным интеллектом.  

• Обсуждение различных LLM, оптимизированных для использования на графических процессорах.  

• Текущая производительность графических процессоров ограничена.  

• Переход к использованию моделей Deepseek, таких как R1 и R10.  

• Параметры моделей R1 и R10, включая количество параметров.  

• Обсуждение использования моделей с контролируемым обучением.  

• Проблемы с запуском моделей с большим количеством параметров на текущих машинах.  

• Использование моделей с фреймворком Hugging Face.  

• Важность фреймворка Ray для масштабирования моделей.  

• Проблемы с запуском моделей на локальных машинах.  

• Настройка среды для работы с моделями на основе параметров.  

• Использование библиотеки Transformers для запуска моделей.  

• Создание новой среды в Conda для работы с моделями.  

• Установка и настройка Iron Python для работы с Jupyter.  

• Проблемы с установкой ядра Iron Python.  

• Решение проблем с установкой через Conda Forge.  

• Закрытие и перезапуск Windsurfing для выбора ядра.  

• Открытие Gennai Essentials и создание нового терминала.  

• Активация среды deepseq и переход в папку deepseq.  

• Вставка кода и создание нового блока кода.  

• Установка Jupyter и проверка наличия установленных трансформаторов.  

• Установка huggingface и других необходимых пакетов.  

• Загрузка модели с сайта huggingface.  

• Настройка конвейера для использования предварительно подготовленной модели.  

• Проверка необходимости установки TensorFlow или PyTorch.  

• Установка TensorFlow и PyTorch.  

• Перезапуск записи для решения проблем с установкой.  

• Проверка наличия установленных пакетов и их версий.  

• Использование DeepSee для установки необходимых пакетов.  

• Указание фреймворка для использования модели.  

• Запуск модели и проверка её работы.  

• Проверка файлов huggingface и их соответствия установленным пакетам.  

• Установка и перезапуск необходимых пакетов.  

• Запуск модели и проверка её работы с графическими процессорами.  

• Обнаружена необходимость API-ключа для Hugging Face.  

• Попытка перенести код и создать новое окружение.  

• Проблемы с поиском и использованием токена HF.  

• Создание нового токена доступа для DeepSeq.  

• Проверка, что токен установлен правильно.  

• Проблемы с загрузкой модели и использованием токена.  

• Попытка загрузить модель напрямую.  

• Проверка требований для загрузки модели.  

• Ожидание завершения загрузки и запуск конвейера.  

• Проблемы с использованием ресурсов компьютера.  

• Использование внешнего компьютера для запуска моделей.  

• Проблемы с памятью и использованием графических процессоров.  

• Оптимизация модели для работы на процессорах и графических процессорах.  

• Проблемы с загрузкой модели из-за нехватки памяти.  

• Использование модели меньшего размера для решения проблемы.  

• Перезагрузка компьютера для очистки памяти.  

• Запуск модели после перезагрузки.  

• Успешный запуск модели и использование графических процессоров.  

• Запуск программы произошел почти мгновенно, что указывает на борьбу за ресурсы.  

• Использование графического процессора составляет 100%, а памяти - 798 и 18.  

• Запись видео использует слишком много памяти, что усложняет задачу.  

• Для запуска моделей необходимо их оптимизировать.  

• Использование формата gduf для моделей на процессорах.  

• LM Studio добавляет дополнительные мыслительные процессы, что изматывает машину.  

• Даже на мощном компьютере RTX 4080 возникают проблемы с запуском моделей.  

• Использование виртуальной машины и модели с 1,5 миллиардами параметров.  

• MPU не предназначены для запуска LLM, но могут использоваться для небольших моделей.  

• Распределенные вычисления между несколькими компьютерами могут улучшить результаты.  

• Квантование может быть полезным, но требует высокой точности.  

• Модели с большим количеством параметров требуют значительных вычислительных ресурсов.  

• Оптимизация моделей и улучшение аппаратного обеспечения необходимы для успешного запуска.  

• Возможно, потребуется несколько компьютеров или видеокарт для достижения хороших результатов.  

• Ожидание дальнейших улучшений и снижения стоимости оборудования.