DeepSeek-R1 - Modèle d'inférence IA de DeepSeek, performance alignée sur la version OpenAI o1

Qu'est-ce que DeepSeek-R1 ?

DeepSeek-R1 est un modèle d'inférence IA de haute performance de DeepSeek, basé à Hangzhou, qui se compare à la version o1 d'OpenAI. Le modèle est post-entraîné sur la base de techniques d'apprentissage par renforcement à grande échelle, et ne nécessite qu'une très petite quantité de données étiquetées pour atteindre d'excellentes performances sur des tâches telles que le raisonnement mathématique, le codage et le langage naturel.DeepSeek-R1 suit la licence MIT pour l'open source, prend en charge la distillation du modèle et soutient l'utilisation libre, la modification et la commercialisation par les utilisateurs. La technologie de raisonnement à longue chaîne du modèle permet de créer des chaînes de pensée pouvant atteindre des dizaines de milliers de mots, ce qui permet de décomposer progressivement des problèmes complexes et de les résoudre sur la base d'un raisonnement logique en plusieurs étapes. Cette technologie est largement utilisée dans la recherche scientifique, le traitement du langage naturel, l'éducation et l'analyse de données.

Caractéristiques principales de DeepSeek-R1

• Excellentes performances en matière d'inférenceIl excelle dans les tâches complexes telles que les mathématiques, la génération de codes et le raisonnement en langage naturel, avec des capacités de raisonnement comparables à la version officielle o1 d'OpenAI, et prend en charge le traitement efficace de tous les types de problèmes logiques complexes.
• Utilisation efficace des donnéesLa formation à l'aide de techniques d'apprentissage par renforcement et d'une très petite quantité de données étiquetées améliore considérablement la capacité d'inférence du modèle, réduit drastiquement le coût de l'étiquetage des données et améliore l'efficacité de la formation.
• Aide à la distillation de modèles puissantsLes utilisateurs peuvent distiller des modèles avec les résultats de DeepSeek-R1 et former des modèles plus petits pour répondre aux besoins de scénarios d'application spécifiques, tels que le déploiement de modèles légers sur des appareils à ressources limitées.
• Open source et licences flexiblesLes utilisateurs sont libres de l'utiliser, de le modifier et de le commercialiser, avec une grande flexibilité et une grande évolutivité, applicable à une variété de scénarios de développement et de recherche.

Adresse du site officiel de DeepSeek-R1

• Dépôt GitHub: :https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1
• Bibliothèque de modèles HuggingFace: :https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1
• Documents techniques: :https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1

Comment utiliser DeepSeek-R1

• Site officiel de l'expérienceAccès à la base de données DeepSeekSite officiel. Suivez les instructions pour vous inscrire et vous connecter. Activez le mode "Pensée profonde" et appelez directement DeepSeek-R1 pour accomplir toutes sortes de tâches de raisonnement.
• Services API: :
  • Accès à la plateforme APIPour en savoir plus : S'inscrire et se connecter à la plateforme API de DeepSeek. Obtenir la clé API.
  • appel d'interfacePour ce faire, il convient de définir le modèle "deepseek-reasoner" dans le code afin d'appeler l'interface API. Exemple de code :

import requests

api_key = 'your_api_key'
url = 'https://api.deepseek.com/v1/inference'
headers = {
    'Authorization': f'Bearer {api_key}',
    'Content-Type': 'application/json'
}
data = {
    'model': 'deepseek-reasoner',
    'prompt': '你的问题或任务描述',
    'max_tokens': 100  # 输出的最大token数
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

• déploiement localPour cela, il faut : Accéder au dépôt GitHub pour DeepSeek-R1. Clonez le dépôt pour installer les dépendances. Suivez les instructions dans le dépôt pour le chargement du modèle et l'inférence. Exemple de code (Python) :

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = 'deepseek-ai/DeepSeek-R1'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

prompt = '你的问题或任务描述'
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
output = model.generate(**inputs, max_length=100)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

Principaux avantages de DeepSeek-R1

• Bonne capacité de raisonnementIl est comparable aux performances de la version officielle o1 d'OpenAI.
• Utilisation efficace des donnéesLes techniques d'apprentissage par renforcement permettent de n'avoir besoin que d'une petite quantité de données étiquetées pour améliorer de manière significative l'inférence et réduire les coûts des données.
• technique d'inférence en chaîne longueIl est basé sur le raisonnement à longue chaîne, avec des chaînes de pensée pouvant atteindre des dizaines de milliers de mots, et permet de décomposer progressivement les problèmes complexes et d'améliorer l'efficacité des tâches complexes.
• Aide à la distillation de modèlesLes résultats du modèle peuvent être utilisés pour former des modèles plus petits afin de répondre aux exigences de scénarios spécifiques, tels que le déploiement d'appareils légers.
• Open source et licences flexiblesLes utilisateurs peuvent librement l'utiliser, le modifier et le commercialiser, il est donc largement applicable.
• Large éventail de scénarios d'applicationLes applications sont multiples : recherche scientifique, traitement du langage naturel, intelligence d'entreprise, éducation, analyse de données, etc.
• Des services API efficacesLe système de gestion de l'information de la Commission européenne est le suivant : il offre une interface API, une intégration facile, un prix raisonnable et il convient aux applications commerciales à grande échelle.

À qui s'adresse DeepSeek-R1 ?

• chercheur (scientifique)Pour les chercheurs qui ont besoin de réaliser des modélisations mathématiques complexes, des optimisations d'algorithmes et des recherches en ingénierie.
• développeur en traitement du langage naturelIl s'adresse aux développeurs NLP qui travaillent sur la compréhension du langage naturel, le raisonnement automatique et la génération de textes.
• Équipe technique de l'entrepriseLe service client intelligent : idéal pour les équipes d'entreprise qui ont besoin d'améliorer leur service client intelligent, leur prise de décision automatisée et leurs systèmes de recommandations personnalisées.
• Éducateurs et étudiantsLes étudiants en mathématiques et en programmation peuvent également s'en inspirer.
• Personnel chargé de l'analyse des données et de l'aide à la décisionLe logiciel de gestion de l'information : Il convient aux analystes de données et aux décideurs qui doivent effectuer des tâches complexes de raisonnement logique, de prévisions de marché et d'élaboration de stratégies.