DeepSeek-R1 - Modelo de inferência de IA do DeepSeek, desempenho alinhado à versão OpenAI o1

O que é o DeepSeek-R1?

O DeepSeek-R1 é um modelo de inferência de IA de alto desempenho da DeepSeek, sediada em Hangzhou, comparando com a versão o1 da OpenAI. O modelo é pós-treinado com base em técnicas de aprendizagem por reforço em larga escala e requer apenas uma quantidade muito pequena de dados rotulados para obter um excelente desempenho em tarefas como raciocínio matemático, de codificação e de linguagem natural. O DeepSeek-R1 segue a licença MIT para código aberto, suporta a destilação de modelos e permite o uso, a modificação e a comercialização gratuitos pelos usuários. A tecnologia de raciocínio de cadeia longa do modelo permite cadeias de pensamento de até dezenas de milhares de palavras, que podem decompor gradualmente problemas complexos e resolvê-los com base no raciocínio lógico de várias etapas, e é amplamente usada em pesquisa científica, processamento de linguagem natural, educação e análise de dados.

Principais recursos do DeepSeek-R1

• Excelente desempenho de inferênciaEle se destaca em tarefas complexas, como matemática, geração de código e raciocínio de linguagem natural, com recursos de raciocínio comparáveis à versão oficial o1 da OpenAI, e oferece suporte ao processamento eficiente de todos os tipos de problemas lógicos complexos.
• Utilização eficiente de dadosCom a ajuda de técnicas de aprendizagem por reforço e uma quantidade muito pequena de dados rotulados para treinamento, ele melhora significativamente a capacidade de inferência do modelo, reduz drasticamente o custo da rotulagem de dados e melhora a eficiência do treinamento.
• Suporte avançado à destilação de modelosSuporte aos usuários para destilar modelos com saídas do DeepSeek-R1 e treinar modelos menores para atender às necessidades de cenários de aplicativos específicos, como a implantação de modelos leves em dispositivos com recursos limitados.
• Código aberto e licenças flexíveisCódigo aberto de acordo com a licença MIT, os usuários são livres para usar, modificar e comercializar, com alta flexibilidade e escalabilidade, aplicável a uma variedade de cenários de desenvolvimento e pesquisa.

Endereço do site oficial do DeepSeek-R1

• Repositório do GitHub::https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1
• Biblioteca do modelo HuggingFace::https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1
• Documentos técnicos::https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1

Como usar o DeepSeek-R1

• Experiência no site oficial: Acesso ao DeepSeek'sSite oficial. Siga as instruções para se registrar e fazer login. Ative o modo "Deep Thinking" e chame o DeepSeek-R1 diretamente para concluir todos os tipos de tarefas de raciocínio.
• Serviços de API::
  • Acesso à plataforma APIRegistre-se e faça login na plataforma API do DeepSeek. Obtenha a chave da API.
  • chamada de interfaceCódigo de exemplo: Defina model='deepseek-reasoner' no código para chamar a interface da API. Código de exemplo:

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())

• implantação localAcesso ao repositório do GitHub para o DeepSeek-R1. Clone o repositório para instalar as dependências. Siga as instruções no repositório para o carregamento e a inferência do modelo. Código de amostra (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))

Principais benefícios do DeepSeek-R1

• Boa capacidade de raciocínioDesempenho: apresenta bom desempenho em tarefas como matemática, código e raciocínio em linguagem natural, e é comparável ao desempenho da versão oficial o1 da OpenAI.
• Uso eficiente dos dadosCom base em técnicas de aprendizado por reforço, apenas uma pequena quantidade de dados rotulados é necessária para melhorar significativamente a inferência e reduzir os custos de dados.
• técnica de inferência de cadeia longaRaciocínio de cadeia longa: Com base no raciocínio de cadeia longa, com cadeias de pensamento de até dezenas de milhares de palavras, ele pode decompor progressivamente problemas complexos e aumentar a eficiência de tarefas complexas.
• Suporte para destilação de modelosUse a saída do modelo para treinar modelos menores para atender a requisitos de cenários específicos, como a implantação de dispositivos leves.
• Código aberto e licenças flexíveisSiga a licença MIT de código aberto, os usuários podem usar livremente, modificar e comercializar, amplamente aplicável.
• Ampla gama de cenários de aplicaçãoAplicável a vários campos, como pesquisa científica, processamento de linguagem natural, inteligência empresarial, educação, análise de dados e assim por diante.
• Serviços de API eficientesInterface API: fornece interface API, fácil integração, preço razoável e adequado para aplicativos comerciais de larga escala.

Para quem é o DeepSeek-R1?

• Pesquisador (científico)Para pesquisadores que precisam realizar modelagem matemática complexa, otimização de algoritmos e pesquisa de engenharia.
• desenvolvedor de processamento de linguagem naturalAdequado para desenvolvedores de NLP que trabalham com compreensão de linguagem natural, raciocínio automatizado e geração de texto.
• Equipe técnica corporativaIdeal para equipes empresariais que precisam aprimorar o atendimento inteligente ao cliente, a tomada de decisões automatizada e os sistemas de recomendação personalizados.
• Educadores e alunosAdequado para educadores que precisam ajudar os alunos a dominar o raciocínio complexo e para estudantes de matemática e programação.
• Equipe de análise de dados e suporte a decisõesAdequado para analistas de dados e tomadores de decisão que precisam lidar com tarefas complexas de raciocínio lógico, previsão de mercado e desenvolvimento de estratégias.