Modele DeepSeek już dostępne w Amazon Web Services

To trzeba przyznać, dzisiejszy sektor sztucznej inteligencji (AI) rozwija się w zawrotnym tempie. Rozwój technologii sprawia, że modele AI coraz częściej wykorzystuje się w różnych obszarach takich jak przetwarzanie i analiza danych, generowanie treści w różnej formie czy wytwarzanie oprogramowania. Firmy sięgają po zaawansowane modele językowe, które potrafią wnioskować, tłumaczyć i odpowiadać na pytania w sposób podobny do człowieka, czego przykładem może być popularny ChatGPT. Jednak na rynku pojawiają się nowe rozwiązania, a jednym z nich jest DeepSeek AI oferowany przez chiński startup DeepSeek.

Deepsek to przykład inicjatywy, która łączy zaawansowaną sztuczną inteligencję z wydajnymi metodami trenowania. Poznaj chiński model DeepSeek i możliwości jego wykorzystania w Amazon Web Services!

Czym jest DeepSeek AI?

DeepSeek AI to zbiór narzędzi, frameworków i usług opracowanych przez firmę Hangzhou. Jego celem jest dostarczanie zaawansowanych modeli w obszarze sztucznej inteligencji (AI). W ramach rozwoju DeepSeek powstały takie modele, jak: DeepSeek-V3, DeepSeek V2, DeepSeek-LLM, DeepSeek Coder czy DeepSeek-Math. Każdy z nich skupia się na nieco innych aspektach, takich jak generowanie tekstu, programowanie, obliczenia matematyczne czy analiza danych.

W ostatnim czasie DeepSeek zaprezentował model o nazwie DeepSeek-R1. To duży model językowy (LLM), który potrafi wykonywać szeroki zakres zadań od wnioskowania po skomplikowane przetwarzanie danych. Wśród DeepSeek- R1 wyróżnia się:

• DeepSeek-R1 oraz R1-Zero
  • Są to modele językowe przeznaczone do szerokiego spektrum zadań, od zaawansowanego wnioskowania po skomplikowane przetwarzanie danych. R1-Zero jest rozwinięciem podstawowego wariantu, oferując jeszcze lepsze rezultaty w niektórych zastosowaniach.
• DeepSeek-R1-Distill
  • To nieco lżejsza seria chińskich modeli językowych, które zapewniają większą efektywność kosztową i szybszą inferencję. To stanowi idealny wybór dla użytkowników, którzy potrzebują zrównoważenia wydajności oraz optymalizacji zasobów.
• Janus-Pro-7B
  • Model ten jest oparty na wizji, co umożliwia przetwarzanie i analizę danych wizualnych. Sprawdza się w zadaniach związanych z rozpoznawaniem obrazów czy interpretacją elementów graficznych.

Kluczowe cechy i efektywność modeli DeepSeek-R1

Technologia DeepSeek-R1 to sztandarowy przykład tego, jak rozwój zaawansowanych modeli wpływa na praktyczne zastosowania w biznesie. Deepseek opracował stos technologiczny z myślą o optymalizacji kosztów i skalowalności, co sprawia, że modele rodziny Deepseek wymagają mniejszych zasobów, niż konkurencyjne rozwiązania o zbliżonych możliwościach. Mowa tu chociażby o:

• aż 671 miliardach parametrów, co sprawia, że jest to model językowy o imponującej skali,
• wersje, takie jak DeepSeek-R1-Distill, zostały zaprojektowane, aby mogły działać na mniej rozbudowanej infrastrukturze,
• DeepSeek opracował model Janus-Pro-7B, oparty na wizji, co dowodzi, że rozwój tej technologii nie skupia się wyłącznie na tekście, ale obejmuje również przetwarzanie obrazów.

Warto podkreślić, że efektywność modeli DeepSeek stoi na bardzo wysokim poziomie. Technologia DeepSeek jest więc szczególnie atrakcyjna dla firm szukających rozwiązań AI, które dadzą się łatwo zintegrować z istniejącą infrastrukturą.

Jak DeepSeek AI działa w AWS?

Nowy model Deepseek działa w środowiskach chmurowych, dzięki czemu programiści mogą szybko tworzyć aplikacje w oparciu o gotowe integracje a współpraca z Amazon Web Services pozwala wykorzystywać nowy model DeepSeek w ramach popularnych usług, takich jak Amazon Bedrock czy Amazon SageMaker.

Amazon Bedrock

Dla osób, które chcą błyskawicznie przetestować aplikację DeepSeek idealnym rozwiązaniem jest wykorzystanie Amazon Bedrock. Subskrypcja i uruchomienie tego modelu językowego zajmuje dosłownie kilka minut, a obsługa ogranicza się do typowych wywołań przez API.

W przypadku lżejszych wariantów, takich jak DeepSeek-R1-Distill, można łatwo dokonać importu dzięki Amazon Bedrock Custom Model Import. To rozwiązanie jest niezwykle atrakcyjne dla mniejszych zespołów, które chcą uruchomić swoją aplikację DeepSeek w środowisku serverless, nie przejmując się zarządzaniem infrastrukturą.

Amazon SageMaker JumpStart

Jeśli wymagane jest własne dostosowywanie modeli DeepSeek, to warto zainteresować się usługą Amazon SageMaker JumpStart. Ta bowiem oferuje zaawansowane narzędzia do monitorowania i modyfikowania różnych parametrów. Dzięki temu możliwe jest precyzyjne sprawdzenie, w jaki sposób model DeepSeek wykorzystuje zasoby oraz które hiperparametry wpływają na generowanie tekstu.

Amazon EC2

Dla firm, które potrzebują maksymalnej kontroli nad środowiskiem i jednocześnie stawiają na optymalizację kosztową, model DeepSeek można również uruchomić na instancjach Amazon EC2 z procesorami Trainium i Inferentia. Dzięki temu stos technologiczny DeepSeek jest wykorzystywany w sposób najbardziej efektywny kosztowo i to przy zachowaniu wysokiej wydajności.

Dostosowywanie modeli DeepSeek AI

Dostosowywanie modeli DeepSeek pozwala na precyzyjne dopasowanie wielkości i architektury (np. DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 czy DeepSeek V2) do potrzeb konkretnej branży. Dzięki technikom takim jak fine-tuning czy distillation, można ograniczyć koszty i czas trenowania, zachowując jednocześnie wysoką wydajność. Integracja z chmurą AWS skraca cykl wdrożenia i ułatwia skalowanie zastosowań – od generowania tekstu po zaawansowaną analizę danych.

Jak dostrajać nowy model DeepSeek? Najpierw definiuje się cele biznesowe, a następnie przygotowuje zbiory treningowe, uwzględniające słownictwo i specyfikę danej domeny. W kolejnym kroku, model bazowy (np. DeepSeek-R1) „dostraja się” za pomocą technik transfer learningu, modyfikując hiperparametry (np. szybkość uczenia) i stopień regularyzacji. Na koniec sprawdza się wydajność w środowisku testowym, aby wybrać najkorzystniejszą konfigurację pod względem czasu inferencji i wykorzystania zasobów.

Jak zacząć pracę z DeepSeek-R1 w AWS?

Chcesz rozpocząć pracę z DeepSeek-R1 w Amazon Web Services? Spójrz na poniższe wskazówki.

• Określ cel wdrożenia sztucznej inteligencji.
  Zdecyduj, czy potrzebujesz DeepSeek-R1 do generowania tekstu, analizy danych czy bardziej zaawansowanych zastosowań.
• Wybierz usługę AWS, w której model jest dostępny:
  • Amazon Bedrock Marketplace – najszybszy start dzięki gotowemu API,
  • Amazon SageMaker JumpStart – umożliwia trenowanie i dostosowywanie modeli do konkretnych wymagań,
  • Amazon EC2 z Trainium/Inferentia – dla większej kontroli nad konfiguracją i optymalizacji kosztów.
• Przygotuj dane i strategię fine-tuningu
  Zbierz odpowiednie zasoby (np. w AWS S3), ustal parametry uczenia i wykorzystaj narzędzia AWS do automatyzacji procesu.
• Testuj i monitoruj
  Sprawdź wydajność modelu (np. czasy odpowiedzi, koszty), a następnie dostosuj hiperparametry, aby poprawić jakość przewidywań.
• Skaluj i integruj
  Skorzystaj z wbudowanych mechanizmów AWS (np. Amazon Bedrock Guardrails) w celu filtrowania treści i łatwego rozbudowywania zasobów przy rosnącym zapotrzebowaniu.

Dzięki tym krokom szybko uruchomisz duży model językowy, jakim jest DeepSeek-R1 w AWS, dostosowując go do konkretnych zadań i osiągając wysoką efektywność w generowaniu treści czy analizie danych.

Praktyczne zastosowania: od analizy danych po rozwój technologii

Rozwój DeepSeek jest naprawdę imponujący, a co za tym idzie – oferuje on wiele możliwości. Oprócz standardowych zadań, takich jak generowanie tekstu czy tłumaczenie, model DeepSeek wykaże się przy realizacji prac badawczych i naukowych. Przykładowo, DeepSeek-Math może pomagać w rozwiązywaniu równań, a DeepSeek Coder wspierać programistów w tworzeniu oprogramowania.

Co więcej, technologia DeepSeek może być z powodzeniem wykorzystywana w sektorze finansowym do predykcji trendów rynkowych czy w branży e-commerce  – do zaawansowanego systemu rekomendacji. Widać zatem, że DeepSeek działa na wielu płaszczyznach, dostarczając zestaw uniwersalnych, ale konfigurowalnych narzędzi.

Podsumowanie

Technologia DeepSeek oferuje zaawansowane modele językowe zaskakujące wysoką efektywnością w generowaniu tekstu, przetwarzaniu danych i zaawansowanej analizie. Rozwój technologii AI oraz niski próg wejścia sprawiają, że wszechstronność takiego rozwiązania pozwala na wdrożenie wielu ułatwień i nowych możliwości.

Potrzebujesz wsparcia we wdrożeniu nowego modelu DeepSeek? Odezwij się do nas na adres e-mail: kontakt@lcloud.pl. Porozmawiamy na temat wykorzystania GenAI w Twojej organizacji.