NVIDIA GeForce RTX 50 Seria PCS PCS Przyspiesz Modele rozumowania Deepseek

Niedawno wydana modelowa rodzina DeepSeek-R1 przyniosła nową falę podniecenia społeczności AI, umożliwiając entuzjastom i programistom uruchamianie najnowocześniejszych modeli rozumowania z możliwościami rozwiązywania problemów, matematyki i kodu, wszystkie z prywatności. lokalne komputery. Z do 3352 bilionów operacji na sekundę mocy AI, GPU NVIDIA Geforce RTX 50 może prowadzić rodzinę deepeek destylowanych modeli szybciej niż cokolwiek na rynku komputerów PC.

Nowa klasa modeli tego powodu
Modele rozumowania to nowa klasa dużych modeli językowych (LLMS) które spędzają więcej czasu w „myśleniu” i „odzwierciedleniu” pracy poprzez złożone problemy, opisując kroki wymagane do rozwiązania zadania. Podstawową zasadą jest to, iż każdy problem można rozwiązać dzięki głębokiego myślenia, rozumowania i czasu, podobnie jak to, jak ludzie rozwiązują problemy. Spędzając więcej czasu – a tym samym oblicz – na problem, LLM może przynieść lepsze wyniki. Zjawisko to znane jest jako skalowanie czasu testu, w którym model dynamicznie przydziela zasoby obliczające podczas wnioskowania do rozumu poprzez problemy. Modele rozumowania mogą ulepszyć doświadczenia użytkowników na komputerach PC, głęboko rozumiejąc potrzeby użytkownika, podejmowanie działań w ich imieniu i umożliwiając im przekazanie informacji zwrotnych na temat procesu myślowego modelu-wdrażanie agencyjnych przepływów pracy do rozwiązywania złożonych, wieloetapowych zadań, takich jak analiza badań rynku, wykonywanie wykonywania, wykonywanie skomplikowane problemy matematyczne, kod debugowania i wiele innych.

Różnica Deepseek

Rodzina modeli destylowanych DeepSeek-R1 oparta jest na dużym modelu 671 miliardów parametrów mieszanki eksploatacji (MOE). Modele MOE składają się z wielu mniejszych modeli ekspertów do rozwiązywania złożonych problemów. Modele DeepSeek dalej dzielą pracę i przypisują subtelnie mniejszym zestawom ekspertów. Deepseek zastosował technikę zwaną destylacją do zbudowania rodziny sześciu mniejszych modeli studentów-od 1,5-70 miliardów parametrów-od dużego modelu Deepeek 671 miliarda parametrów. Możliwości rozumowania większego modelu DeepSeek-R1 671-miliardowy parametrów zostały nauczane dla mniejszych modeli studentów LLamy i QWen, co skutkuje potężnymi, mniejszymi modelami rozumowania, które działają lokalnie na komputerach RTX AI z szybką wydajnością.

Szczytowa wydajność na RTX
Szybkość wnioskowania ma najważniejsze znaczenie dla tej nowej klasy modeli rozumowania. GPU z serii Geforce RTX 50, zbudowane z dedykowanych rdzeni tensorowych piątej generacji, oparte są na tej samej architekturze GPU Nvidia Blackwell, która napędza wiodącą na świecie innowacje AI w centrum danych. RTX w pełni przyspiesza Deepseek, oferując maksymalną wydajność wnioskowania na PCS.

Wydajność przepustowości destylowanej rodziny modeli DeepSeek-R1 w procesor GPU na PC:

Doświadcz Deepeek na RTX w popularnych narzędziach

Nvidia RTX AI Platform Oferuje najszerszy wybór narzędzi AI, zestawy i modele oprogramowania, otwieranie dostępu do możliwości DeepSeek-R1 na ponad 100 milionach komputerów AI NVIDIA RTX na całym świecie, w tym zasilanych procesorem graficznym GeForce RTX 50 Series. Wysoko wydajne procesory graficzne RTX sprawiają, iż możliwości AI zawsze są dostępne-nawet bez połączenia internetowego-i oferują niskie opóźnienia i zwiększoną prywatność, ponieważ użytkownicy nie muszą przesyłać wrażliwych materiałów ani wystawiać zapytania na usługę online.

Doświadcz siły komputerów AI DeepSeek-R1 i RTX poprzez rozległy ekosystem oprogramowania, w tym Llama.cppW OllamaW LM StudioW WszystkoJan.ai, Gpt4all i OpenWebui, do wnioskowania. Plus użyj Bezlotny Aby dopracować modele o niestandardowe dane.