Berapa Banyak untuk Menjalankan DeepSeek R1

DeepSeek R1 telah muncul dengan pantas sebagai salah satu model penaakulan sumber terbuka yang paling berkebolehan, menawarkan penanda aras yang mengagumkan merentas matematik, pengekodan dan arahan yang kompleks. Namun, memanfaatkan potensi sepenuhnya memerlukan pemahaman yang jelas tentang sumber pengiraan dan kos yang terlibat. Artikel ini menyelidiki "berapa banyak untuk menjalankan DeepSeek R1," meneroka seni bina, keperluan perkakasan, kos inferens dan strategi praktikal untuk mengoptimumkan penggunaan.

Apakah DeepSeek R1 dan mengapa ia unik?

DeepSeek R1 ialah model penaakulan sumber terbuka unggul yang dibangunkan oleh DeepSeek, syarikat permulaan AI Cina yang diasaskan pada 2023. Tidak seperti kebanyakan model bahasa besar yang bergantung terutamanya pada pralatihan diselia, R1 dibina menggunakan pendekatan pembelajaran pengukuhan dua peringkat, yang membolehkan peningkatan diri melalui penerokaan autonomi. Ia mencapai prestasi setanding dengan tawaran proprietari terkemuka seperti model o1 OpenAI, terutamanya dalam tugas yang melibatkan matematik, penjanaan kod dan penaakulan yang kompleks.

Parameter model dan reka bentuk campuran pakar

• Jumlah parameter: 671 bilion, menjadikannya salah satu model Mixture-of-Experts (MoE) sumber terbuka terbesar.
• Parameter aktif setiap inferens: Kira-kira 37 bilion, terima kasih kepada seni bina KPM, yang secara terpilih hanya mengaktifkan sub-rangkaian "pakar" yang berkaitan bagi setiap token .
• Tetingkap konteks: Sehingga 163 840 token, membolehkannya mengendalikan dokumen yang sangat panjang dalam satu pas.

Rejimen latihan dan pelesenan

Talian latihan DeepSeek R1 menyepadukan:

1. Pralatihan diselia permulaan sejuk pada set data dipilih susun untuk kelancaran bahasa bootstrap.
2. Pembelajaran pengukuhan pelbagai peringkat, di mana model menjana rantaian penaakulan dan menilai sendiri untuk memperhalusi keupayaannya.
3. Sepenuhnya berlesen MIT, keluaran sumber terbuka yang membenarkan penggunaan dan pengubahsuaian komersil, mengurangkan halangan kepada penerimaan dan memupuk sumbangan komuniti .

Bagaimanakah perkembangan terkini mempengaruhi kecekapan kos?

Siasatan Itali dan potensi kos pematuhan

Pada 16 Jun, pihak berkuasa antitrust Itali membuka penyiasatan terhadap DeepSeek untuk amaran pengguna yang tidak mencukupi tentang halusinasi—keluaran yang mengelirukan atau palsu—yang berkemungkinan membawa kepada denda atau langkah ketelusan yang dimandatkan . Sebarang keperluan pematuhan yang terhasil (cth, amaran dalam apl, aliran persetujuan pengguna) boleh menambah overhed pembangunan dan peningkatan kecil dalam kos setiap permintaan.

Penambahbaikan dan peningkatan prestasi DeepSeek R1 ‑0528

Hanya tiga minggu yang lalu, DeepSeek mengeluarkan DeepSeek R1‑0528, kemas kini tambahan yang memfokuskan pada halusinasi yang dikurangkan, panggilan fungsi JSON dan penambahbaikan penanda aras (). Pengoptimuman ini menghasilkan ketepatan yang lebih tinggi bagi setiap token, bermakna lebih sedikit percubaan semula dan gesaan yang lebih pendek—menterjemah terus ke dalam pengebilan token yang lebih rendah dan penggunaan GPU setiap interaksi yang berjaya.

Penyepaduan perusahaan dan diskaun volum

Microsoft dengan pantas menyepadukan R1 ke dalam ekosistem Copilotnya dan penggunaan Windows tempatan, merundingkan semula perkongsian OpenAI untuk membolehkan fleksibiliti model merentas produknya (). Komitmen volum sedemikian sering membuka kunci diskaun berperingkat—perusahaan yang membuat kontrak untuk berjuta-juta token setiap bulan boleh mendapatkan potongan harga 10–30% daripada harga senarai, seterusnya mengurangkan kos purata.

Berapa banyak perkakasan yang diperlukan oleh DeepSeek R1 untuk inferens?

Menjalankan model parameter 671 B ketepatan penuh bukanlah perkara remeh. Struktur MoE DeepSeek mengurangkan pengiraan setiap token, tetapi menyimpan dan memuatkan semua parameter masih memerlukan sumber yang banyak.

Arahan ketepatan penuh

• VRAM agregat: Lebih 1.5 TB memori GPU tersebar merentasi berbilang peranti.
• GPU yang disyorkan: 16 × NVIDIA A100 80 GB atau 8 × NVIDIA H100 80 GB, disambungkan melalui InfiniBand berkelajuan tinggi untuk keselarian model .
• Memori sistem & storan: ≥ 8 TB DDR4/DDR5 RAM untuk penimbal pengaktifan dan ~1.5 TB SSD/NVMe berkelajuan tinggi untuk penyimpanan berat dan pemeriksaan .

Varian terkuantiti dan disuling

Untuk mendemokrasikan akses, komuniti telah menghasilkan pusat pemeriksaan yang lebih kecil dan dioptimumkan:

• Pengkuantitian AWQ 4-bit: Mengurangkan keperluan VRAM sebanyak ~75%, membolehkan inferens dihidupkan 6 × A100 80 GB atau 4 × A100 dalam beberapa konfigurasi.
• Model suling GGUF: Varian padat pada parameter 32 B, 14 B, 7 B dan 1.5 B membenarkan penggunaan GPU tunggal (cth, RTX 4090 24 GB untuk 14 B, RTX 3060 12 GB untuk 7 B) sambil mengekalkan ~90% daripada prestasi penaakulan R1.
• Penalaan halus LoRA/PEFT: Kaedah cekap parameter untuk tugas hiliran yang mengelak daripada melatih semula model penuh dan mengurangkan storan sebanyak > 95%.

Apakah kos inferens tahap token untuk DeepSeek R1?

Sama ada berjalan di awan atau di premis, memahami harga per-token adalah kunci kepada belanjawan.

Harga Cloud API

• Token input: $0.45 setiap 1 juta
• Token keluaran: $2.15 setiap 1 juta.

Oleh itu, pertanyaan 1 000‑input + 1 000‑output yang seimbang berharga ~0.0026, manakala penggunaan berat (cth, 100 000 token/hari) berjalan pada 0.26/hari atau $7.80/bulan.

Kos pengiraan di premis

Anggaran CAPEX/OPEX:

• CAPEX perkakasan: Kluster berbilang GPU (cth, 8 × A100 80 GB) berharga ≈ 200 000–300 000, termasuk pelayan, rangkaian dan storan.
• Tenaga & penyejukan: Pada ~1.5 MW‑jam/hari, overhed elektrik dan pusat data menambah 100–200/hari.
• Pelunasan: Sepanjang kitaran hayat 3 tahun, kos token boleh menjadi ~0.50–1.00 setiap 1 M token, tidak termasuk kakitangan dan penyelenggaraan.

Bagaimanakah pengkuantitian dan penyulingan boleh mengurangkan kos penggunaan?

Teknik pengoptimuman merendahkan perbelanjaan perkakasan dan token secara mendadak.

Pengkuantitian AWQ (4-bit).

• Pengurangan ingatan: Daripada ~1 543 GB kepada ~436 GB VRAM untuk model 671 B, membolehkan GPU yang lebih sedikit dan mengurangkan penggunaan tenaga sebanyak ~60%.
• Pertukaran prestasi: < 2% penurunan dalam ketepatan penanda aras merentas tugasan matematik, kod dan penaakulan.

Model suling GGUF

• Saiz model: 32 B, 14 B, 7 B dan 1.5 B parameter.
• Kesesuaian perkakasan:
• 32 B → 4 × RTX 4090 (24 GB VRAM)
• 14 B → 1 × RTX 4090 (24 GB VRAM)
• 7 B → 1 × RTX 3060 (12 GB VRAM)
• 1.5 B → 1 × RTX 3050 (8 GB VRAM).
• Pengekalan ketepatan: ~90–95% daripada prestasi model penuh, menjadikan varian ini sesuai untuk tugas sensitif kos.

Bagaimanakah kos dan prestasi DeepSeek R1 dibandingkan dengan model terkemuka lain?

Organisasi sering menimbang penyelesaian sumber terbuka berbanding pilihan proprietari.

Perbandingan kos

Penanda aras prestasi

• MMLU & GSM8K: R1 sepadan dengan o1 dalam 1–2% pada tanda aras matematik dan penaakulan.
• Tugasan pengekodan: R1 mengatasi banyak model terbuka yang lebih kecil tetapi mengekori GPT‑4 sebanyak ~5%.

. lesen sumber terbuka seterusnya mengubah ROI, kerana pengguna mengelakkan bayaran setiap panggilan dan mendapat kawalan penuh ke atas infrastruktur mereka.

Apakah rangka kerja dan strategi penyajian yang mengoptimumkan hasil inferens?

Mencapai skala kos efektif melibatkan lebih daripada perkakasan sahaja.

Pelayan inferens throughput tinggi

• vLLM: Permintaan kelompok, menggunakan semula cache kunci/nilai, menggandakan token/saat setiap GPU.
• Ollama & llama.cpp: Masa jalan C++ ringan untuk model GGUF terkuantasi pada peranti tepi.
• CepatPerhatian perpustakaan**: Pengoptimuman kernel yang mengurangkan kependaman sebanyak ~30%.

Penalaan halus cekap parameter (PEFT)

• Penyesuai LoRA: Tambah < 1% daripada kemas kini parameter, mengurangkan penggunaan cakera daripada 1.5 TB kepada < 20 GB.
• Penalaan BitFit & Awalan: Pengiraan pemotongan lanjut sambil mengekalkan ketepatan khusus domain.

Bermula

CometAPI menyediakan antara muka REST bersatu yang mengagregatkan ratusan model AI—di bawah titik akhir yang konsisten, dengan pengurusan kunci API terbina dalam, kuota penggunaan dan papan pemuka pengebilan. Daripada menyesuaikan berbilang URL vendor dan bukti kelayakan.

Pembangun boleh mengakses API carian mendalam terkini(Tarikh akhir untuk penerbitan artikel): API DeepSeek R1 (nama model: deepseek-r1-0528)melalui CometAPI. Untuk memulakan, terokai keupayaan model dalam Taman Permainan dan berunding dengan Panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, sila pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda menyepadukan.

---

Menjalankan DeepSeek R1 melibatkan keseimbangan antara keupayaan penaakulan yang tidak dapat ditandingi and komitmen sumber yang penting. Penggunaan ketepatan penuh memerlukan ratusan ribu dalam CAPEX perkakasan dan menghasilkan kos inferens sebanyak 0.45–2.15 bagi setiap juta token, manakala varian yang dioptimumkan mengurangkan kedua-dua kiraan GPU dan yuran tahap token sehingga 75%. Untuk pasukan dalam pengkomputeran saintifik, penjanaan kod dan AI perusahaan, keupayaan untuk mengehoskan model penaakulan sumber terbuka peringkat teratas—tanpa sekatan vendor setiap panggilan—boleh mewajarkan pelaburan. Dengan memahami seni bina, struktur kos dan strategi pengoptimuman R1, pengamal boleh menyesuaikan penggunaan untuk mencapai nilai maksimum dan kecekapan operasi.