DeepSeek R1 تیزی سے سب سے زیادہ قابل اوپن سورس استدلال کے ماڈلز میں سے ایک کے طور پر ابھرا ہے، جو ریاضی، کوڈنگ اور پیچیدہ ہدایات کے بعد متاثر کن بینچ مارکس پر فخر کرتا ہے۔ پھر بھی، اس کی پوری صلاحیت کو بروئے کار لانے کے لیے کمپیوٹیشنل وسائل اور اس میں شامل اخراجات کی واضح سمجھ کی ضرورت ہے۔ یہ مضمون "DeepSeek R1 کو کتنا چلانا ہے"، اس کے فن تعمیر، ہارڈ ویئر کی ضروریات، تخمینہ لاگت، اور تعیناتی کو بہتر بنانے کے لیے عملی حکمت عملیوں کی کھوج کرتا ہے۔
DeepSeek R1 کیا ہے اور یہ منفرد کیوں ہے؟
DeepSeek R1 ایک فلیگ شپ اوپن سورس ریجننگ ماڈل ہے جسے DeepSeek نے تیار کیا ہے، ایک چینی AI سٹارٹ اپ جس کی بنیاد 2023 میں رکھی گئی تھی۔ بہت سے بڑے لینگویج ماڈلز کے برعکس جو بنیادی طور پر زیر نگرانی پہلے سے تربیت پر انحصار کرتے ہیں، R1 کو دو مرحلوں پر مشتمل کمک سیکھنے کے طریقہ کار کا استعمال کرتے ہوئے بنایا گیا ہے، خود مختار ریسرچ کے ذریعے خود کو بہتر بنانا. یہ اوپن اے آئی کے o1 ماڈل جیسی معروف ملکیتی پیشکشوں کے برابر کارکردگی حاصل کرتا ہے، خاص طور پر ریاضی، کوڈ جنریشن، اور پیچیدہ استدلال سے متعلق کاموں میں۔
ماڈل پیرامیٹرز اور ماہرین کا مرکب ڈیزائن
- کل پیرامیٹرز: 671 بلین، جو اسے سب سے بڑے اوپن سورس مکسچر آف ایکسپرٹس (MoE) ماڈلز میں سے ایک بناتا ہے۔
- فعال پیرامیٹرز فی تخمینہ: تقریباً 37 بلین، MoE فن تعمیر کی بدولت، جو منتخب طور پر صرف متعلقہ "ماہر" ذیلی نیٹ ورکس کو فی ٹوکن فعال کرتا ہے۔
- سیاق و سباق کی کھڑکی: 163 840 ٹوکنز تک، یہ ایک ہی پاس میں غیر معمولی طور پر طویل دستاویزات کو سنبھالنے کی اجازت دیتا ہے۔
تربیت کا طریقہ کار اور لائسنسنگ
DeepSeek R1 کی ٹریننگ پائپ لائن ضم کرتی ہے:
- کولڈ سٹارٹ زیر نگرانی پری ٹریننگ زبان کی روانی کو بوٹسٹریپ کرنے کے لیے کیوریٹڈ ڈیٹاسیٹس پر۔
- ملٹی اسٹیج کمک سیکھنا، جہاں ماڈل استدلال کی زنجیریں تیار کرتا ہے اور اپنی صلاحیتوں کو بہتر بنانے کے لئے خود کا جائزہ لیتا ہے۔
- ایک مکمل طور پر MIT لائسنس یافتہ, اوپن سورس ریلیز جو تجارتی استعمال اور ترمیم کی اجازت دیتی ہے، اپنانے میں رکاوٹوں کو کم کرتی ہے اور کمیونٹی کے تعاون کو فروغ دیتی ہے۔
حالیہ پیش رفت لاگت کی کارکردگی کو کیسے متاثر کرتی ہے؟
اٹلی کی تحقیقات اور ممکنہ تعمیل کے اخراجات
16 جون کو، اٹلی کے عدم اعتماد کی اتھارٹی نے ڈیپ سیک کے بارے میں ناکافی صارف کی انتباہات کے لیے ایک تحقیقات کا آغاز کیا — گمراہ کن یا غلط نتائج — جو ممکنہ طور پر جرمانے یا لازمی شفافیت کے اقدامات کا باعث بنتے ہیں۔ تعمیل کی کوئی بھی تقاضے (مثلاً، ایپ میں وارننگز، صارف کی رضامندی کا بہاؤ) ترقی کے اوپری حصے اور فی درخواست کے اخراجات میں معمولی اضافہ کر سکتے ہیں۔
DeepSeek R1 ‑0528 میں اضافہ اور کارکردگی کے فوائد
صرف تین ہفتے قبل، DeepSeek نے DeepSeek R1‑0528 کو جاری کیا، ایک اضافی اپ ڈیٹ جس پر توجہ مرکوز کی گئی فریب کاری، JSON فنکشن کالنگ، اور بینچ مارک میں بہتری ()۔ یہ اصلاحیں فی ٹوکن زیادہ درستگی حاصل کرتی ہیں، یعنی کم کوششیں اور مختصر اشارے— براہ راست کم ٹوکن بلنگ اور GPU کے استعمال میں فی کامیاب تعامل۔
انٹرپرائز انضمام اور حجم کی چھوٹ
مائیکروسافٹ نے تیزی سے R1 کو اپنے Copilot ایکو سسٹم اور مقامی ونڈوز کی تعیناتیوں میں ضم کر دیا، اوپن اے آئی کی شراکت داری پر دوبارہ بات چیت کرتے ہوئے اس کی مصنوعات () میں ماڈل کی لچک کی اجازت دی گئی۔ اس طرح کے حجم کے وعدے اکثر ٹائرڈ ڈسکاؤنٹ کو غیر مقفل کر دیتے ہیں — ہر ماہ لاکھوں ٹوکنز کے لیے معاہدہ کرنے والے ادارے فہرست قیمتوں میں 10–30% کی رعایت حاصل کر سکتے ہیں، جس سے اوسط لاگت میں مزید کمی واقع ہوتی ہے۔
ڈیپ سیک R1 کو اندازہ لگانے کے لیے کتنے ہارڈ ویئر کی ضرورت ہے؟
مکمل درستگی والے 671 B-پیرامیٹر ماڈل کو چلانا غیر معمولی ہے۔ ڈیپ سیک کا ایم او ای ڈھانچہ کمپیوٹ فی ٹوکن کو کم کرتا ہے، لیکن تمام پیرامیٹرز کو ذخیرہ کرنا اور لوڈ کرنا اب بھی کافی وسائل کی ضرورت ہے۔
مکمل درستگی کی تعیناتی۔
- مجموعی VRAM: 1.5 TB سے زیادہ GPU میموری متعدد آلات پر پھیلی ہوئی ہے۔
- تجویز کردہ GPUs: 16 × NVIDIA A100 80 GB یا 8 × NVIDIA H100 80 GB، ماڈل متوازی کے لیے تیز رفتار InfiniBand کے ذریعے ایک دوسرے سے منسلک۔
- سسٹم میموری اور اسٹوریج: ≥ 8 TB DDR4/DDR5 RAM ایکٹیویشن بفرز کے لیے اور ~1.5 TB تیز رفتار SSD/NVMe وزن ذخیرہ کرنے اور چیک پوائنٹ کرنے کے لیے۔
کوانٹائزڈ اور ڈسٹلڈ ویریئنٹس
رسائی کو جمہوری بنانے کے لیے، کمیونٹی نے چھوٹی، بہتر چوکیاں تیار کی ہیں:
- 4 بٹ AWQ کوانٹائزیشن: VRAM کے تقاضوں کو ~75% تک کم کر دیتا ہے، جس سے اندازہ کو فعال کیا جا سکتا ہے۔ 6 × A100 80 GB یا اس سے بھی 4 × A100 کچھ ترتیب میں
- GGUF آست شدہ ماڈلز: 32 B، 14 B، 7 B، اور 1.5 B پیرامیٹرز پر گھنے تغیرات R4090 کی معقول کارکردگی کے ~24% کو برقرار رکھتے ہوئے سنگل-GPU کی تعیناتی کی اجازت دیتے ہیں (مثال کے طور پر، RTX 14 3060 GB 12 B کے لیے، RTX 7 90 GB 1 B کے لیے)۔
- LoRA/PEFT فائن ٹیوننگ: نیچے کی طرف کام کرنے کے لیے پیرامیٹر کے موثر طریقے جو مکمل ماڈل کو دوبارہ تربیت دینے سے گریز کرتے ہیں اور سٹوریج کو %95 تک کم کرتے ہیں۔
DeepSeek R1 کے لیے ٹوکن لیول کے تخمینے کے اخراجات کیا ہیں؟
چاہے کلاؤڈ میں چل رہا ہو یا آن پریمیسس، فی ٹوکن قیمتوں کو سمجھنا بجٹ کی کلید ہے۔
کلاؤڈ API کی قیمتوں کا تعین
- ان پٹ ٹوکنز: $0.45 فی 1 ملین
- آؤٹ پٹ ٹوکنز: $2.15 فی 1 ملین۔
اس طرح، متوازن 1 000‑ان پٹ + 1 000‑آؤٹ پٹ استفسار کی قیمت ~0.0026 ہے، جبکہ بھاری استعمال (مثلاً، 100 000 ٹوکنز/یوم) 0.26/دن یا $7.80/ماہ پر چلتا ہے۔
آن پریمیسس لاگت کا حساب لگانا
CAPEX/OPEX کا تخمینہ لگانا:
- ہارڈ ویئر CAPEX: ایک ملٹی-GPU کلسٹر (مثلاً، 8 × A100 80 GB) کی قیمت ≈
200 000–300 000 ہے، بشمول سرورز، نیٹ ورکنگ، اور اسٹوریج۔ - توانائی اور کولنگ: ~1.5 میگاواٹ‑گھنٹہ فی دن، بجلی اور ڈیٹا سینٹر اوور ہیڈز
100–200 فی دن کا اضافہ کرتے ہیں۔ - امورائزیشن: 3 سالہ لائف سائیکل میں، ٹوکن کی لاگت ~
0.50–1.00 فی 1 M ٹوکنز ہو سکتی ہے، عملہ اور دیکھ بھال کو چھوڑ کر۔
کوانٹائزیشن اور ڈسٹلیشن تعیناتی کے اخراجات کو کیسے کم کر سکتے ہیں؟
اصلاح کی تکنیک ہارڈ ویئر اور ٹوکن دونوں اخراجات کو ڈرامائی طور پر کم کرتی ہے۔
AWQ (4‑bit) کوانٹائزیشن
- یادداشت میں کمی: 1 B ماڈل کے لیے ~ 543 436 GB سے ~ 671 GB VRAM، کم GPUs کو فعال کرتے ہوئے اور توانائی کے استعمال میں ~ 60 فیصد کمی۔
- پرفارمنس ٹریڈ آف: ریاضی، کوڈ اور استدلال کے کاموں میں بینچ مارک کی درستگی میں < 2% کمی۔
GGUF آست شدہ ماڈلز
- ماڈل سائز: 32 B، 14 B، 7 B، اور 1.5 B پیرامیٹرز۔
- ہارڈ ویئر فٹ:
- 32 B → 4 × RTX 4090 (24 GB VRAM)
- 14 B → 1 × RTX 4090 (24 GB VRAM)
- 7 B → 1 × RTX 3060 (12 GB VRAM)
- 1.5 B → 1 × RTX 3050 (8 GB VRAM)۔
- درستگی برقرار رکھنا: مکمل ماڈل کی کارکردگی کا ~90–95%، ان مختلف حالتوں کو لاگت سے متعلق حساس کاموں کے لیے مثالی بناتا ہے۔
DeepSeek R1 کی لاگت اور کارکردگی دوسرے معروف ماڈلز سے کیسے موازنہ کرتی ہے؟
تنظیمیں اکثر ملکیتی اختیارات کے خلاف اوپن سورس حل کا وزن کرتی ہیں۔
لاگت کا موازنہ
| ماڈل | ان پٹ ($/1 M tok) | آؤٹ پٹ ($/1 M tok) | نوٹس |
|---|---|---|---|
| ڈیپ سیک آر 1 | 0.45 | 2.15 | اوپن سورس، آن پریمیسس آپشن |
| اوپن اے آئی o1 | 0.40 | 1.20 | ملکیتی، منظم سروس |
| کلاڈ سونیٹ 4 | 2.4 | 12.00 | SLA کی حمایت یافتہ، انٹرپرائز فوکس |
| Gemini 2.5 Pro | 1.00 | 8.00 | سب سے زیادہ کارکردگی، سب سے زیادہ قیمت |
کارکردگی کے معیارات
- MMLU اور GSM8K: R1 ریاضی اور استدلال کے معیارات پر 1–1% کے اندر o2 سے مماثل ہے۔
- کوڈنگ کے کام: R1 بہت سے چھوٹے کھلے ماڈلز کو پیچھے چھوڑتا ہے لیکن GPT‑4 کو ~5% سے پیچھے کرتا ہے۔
۔ اوپن سورس لائسنس ROI کو مزید تبدیل کرتا ہے، کیونکہ صارفین فی کال فیس سے بچتے ہیں اور اپنے انفراسٹرکچر پر مکمل کنٹرول حاصل کرتے ہیں۔
کون سے پیش کرنے والے فریم ورک اور حکمت عملی انفرنس تھرو پٹ کو بہتر بناتے ہیں؟
لاگت سے مؤثر پیمانے کو حاصل کرنے میں صرف ہارڈ ویئر سے زیادہ شامل ہوتا ہے۔
ہائی تھرو پٹ انفرنس سرورز
- vLLM: بیچ کی درخواستیں، کلید/ویلیو کیشز کو دوبارہ استعمال کرتا ہے، ٹوکنز/سیکنڈ فی GPU کو دگنا کرتا ہے۔
- Ollama & llama.cpp: کنارے والے آلات پر کوانٹائزڈ GGUF ماڈلز کے لیے ہلکا پھلکا C++ رن ٹائم۔
- تیز توجہ لائبریریاں**: کرنل آپٹیمائزیشنز جو تاخیر کو ~30% کم کرتی ہیں۔
پیرامیٹر موثر ٹھیک ٹیوننگ (PEFT)
- LoRA اڈاپٹر: پیرامیٹر اپڈیٹس کا <1% شامل کریں، ڈسک کے استعمال کو 1.5 TB سے <20 GB تک کم کریں۔
- بٹ فٹ اور پریفکس ٹیوننگ: ڈومین کی مخصوص درستگی کو برقرار رکھتے ہوئے مزید کٹوتیاں کی جاتی ہیں۔
شروع
CometAPI ایک متحد REST انٹرفیس فراہم کرتا ہے جو سیکڑوں AI ماڈلز کو جمع کرتا ہے — ایک مستقل اختتامی نقطہ کے تحت، بلٹ ان API-کی مینجمنٹ، استعمال کوٹہ، اور بلنگ ڈیش بورڈز کے ساتھ۔ متعدد وینڈر یو آر ایل اور اسناد کو جگانے کے بجائے۔
ڈویلپرز تازہ ترین ڈیپ سیک API (مضمون کی اشاعت کی آخری تاریخ): DeepSeek R1 API (ماڈل کا نام: deepseek-r1-0528) کے ذریعے CometAPI. شروع کرنے کے لیے، میں ماڈل کی صلاحیتوں کو دریافت کریں۔ کھیل کے میدان اور مشورہ کریں API گائیڈ تفصیلی ہدایات کے لیے۔ رسائی کرنے سے پہلے، براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ نے CometAPI میں لاگ ان کیا ہے اور API کلید حاصل کر لی ہے۔ CometAPI آپ کو انضمام میں مدد کے لیے سرکاری قیمت سے کہیں کم قیمت پیش کریں۔
DeepSeek R1 چلانے میں درمیان توازن شامل ہے۔ بے مثال استدلال کی صلاحیتیں اور اہم وسائل کے وعدے. ایک مکمل درستگی کی تعیناتی ہارڈ ویئر CAPEX میں لاکھوں کا مطالبہ کرتی ہے اور 0.45–2.15 فی ملین ٹوکن کی تخمینہ لاگت حاصل کرتی ہے، جب کہ آپٹمائزڈ ویریئنٹس GPU کی گنتی اور ٹوکن لیول فیس دونوں میں 75% تک کمی کرتے ہیں۔ سائنسی کمپیوٹنگ، کوڈ جنریشن، اور انٹرپرائز AI میں ٹیموں کے لیے، ایک اعلی درجے کے، اوپن سورس ریجننگ ماڈل کی میزبانی کرنے کی صلاحیت — بغیر فی کال وینڈر لاک ان کے — سرمایہ کاری کا جواز پیش کر سکتی ہے۔ R1 کے فن تعمیر، لاگت کے ڈھانچے، اور اصلاح کی حکمت عملیوں کو سمجھ کر، پریکٹیشنرز زیادہ سے زیادہ قدر اور آپریشنل کارکردگی کو حاصل کرنے کے لیے تعیناتیوں کو تیار کر سکتے ہیں۔
