هل يمكن للمطورين الصغار نشر DeepSeek R1 في المنزل؟

النقاط الرئيسية

قد تكون الإجابة: لا!

متطلبات GPU عالية
على الرغم من أن DeepSeek R1 يخفض متطلبات GPU مقارنة بالنماذج الأخرى، إلا أنها لا تزال مرتفعة نسبياً للإعدادات المنزلية.
عملية نشر معقدة
النشر الذاتي يتضمن تكوين بنى الذكاء الاصطناعي، الأمر الذي قد يستغرق وقتاً ويكون صعباً للمطورين الأفراد.
Novita AI كبديل
تقدم Novita AI خدمات Cloud GPU فعالة من حيث التكلفة وحلول API، مما يمكن المطورين من الوصول إلى DeepSeek R1 دون الحاجة إلى أجهزة متخصصة أو إعدادات معقدة.

DeepSeek R1 هو نموذج استدلال ذكاء اصطناعي متقدم معروف بقدراته المتطورة وإمكانية الوصول المفتوح المصدر. تم تطويره بواسطة فريق بحثي صيني، وهو مصمم لمعالجة مجموعة متنوعة من التطبيقات، بدءاً من المهام الخفيفة إلى العمليات المعقدة على مستوى المؤسسات. ولكن ما هو نوع الأجهزة المطلوبة لنشر هذا النموذج بمستوى OpenAI-o1؟ هل يمكن تشغيله على كمبيوتر مطور شخصي؟ ستكشف هذه المقالة عن الإجابات.

مقدمة

• تاريخ الإصدار: 21 يناير 2025
• حجم النموذج:
  • deepseek/deepseek-r1 (671b)
  • deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b
  • deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b
  • deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-32b
  • deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b
• الميزات الرئيسية:
  • حجم النموذج: 671 مليار معامل (37 مليار نشط/رمز)
  • مفتوح المصدر
  • محلل الرموز: محلل رموز محسّن مع علامات تفكير ذاتي
  • اللغات المدعومة: متعدد اللغات مع تكيف ثقافي
  • تعدد الوسائط: نص فقط
  • نافذة السياق: 128 ألف رمز
  • صيغ التخزين: دعم التكميم Q8/Q5
  • الهندسة المعمارية: خليط من الخبراء (MoE) + خط تدريب معزز بالتعلم المعزز (RL)
  • طريقة التدريب: مبني على قاعدة V3 مع خط RL (SFT → RL → SFT → RL)
  • بيانات التدريب: قاعدة V3 + بيانات تحسين RL

متطلبات الأجهزة التفصيلية وGPU الموصى بها

النموذج	حجم المعاملات	تكوين GPU
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B	4.9B	1 × NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM) مع تجزئة النموذج
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	9.0B	1 × NVIDIA A100 (40GB VRAM) أو 2 × RTX 4090 (24GB VRAM) مع توازي الموتر
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	32B	2 × NVIDIA A100 (40GB VRAM) أو 1 × NVIDIA H100 (80GB VRAM) أو 4 × RTX 4090 (24GB VRAM) مع توازي الموتر
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	70B	4 × NVIDIA A100 (40GB VRAM) أو 2 × NVIDIA H100 (80GB VRAM) أو 8 × RTX 4090 (24GB VRAM) مع توازي ثقيل
DeepSeek-R1:671b	671B (37 مليار معامل نشط)	16 × NVIDIA A100 (40GB VRAM) أو 8 × NVIDIA H100 (80GB VRAM)، يتطلب مجموعة GPU موزعة مع InfiniBand

1. 8B (8 مليارات معامل)

• الاستدلال:
  • GPU:
    • 1 × NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM لكل منها) مع تجزئة النموذج.
  • CPU: معالج متعدد النوى عالي الأداء (مثل AMD Ryzen 9 5900X أو Intel i9-12900K).
  • RAM: 64GB على الأقل من ذاكرة النظام.
  • مساحة التخزين: ~20GB لأوزان النموذج.

2. 14B (14 مليار معامل)

• الاستدلال:
  • GPU:
    • 1 × NVIDIA A100 (40GB VRAM لكل منها)
    • أو 2 × RTX 4090 (24GB VRAM لكل منها) مع توازي الموتر.
  • CPU: معالج متعدد النوى على مستوى الخوادم (مثل AMD EPYC 7003 series أو Intel Xeon Platinum).
  • RAM: 128GB من ذاكرة النظام.
  • مساحة التخزين: ~35GB لأوزان النموذج.

3. 32B (32 مليار معامل)

• الاستدلال:
  • GPU:
    • 2 × NVIDIA A100 (40GB VRAM لكل منها) أو 1 × NVIDIA H100 (80GB VRAM لكل منها).
    • أو 4 × RTX 4090 (24GB VRAM لكل منها) مع توازي الموتر.
  • CPU: معالج متعدد النوى عالي الأداء على مستوى الخوادم.
  • RAM: 256GB من ذاكرة النظام.
  • مساحة التخزين: ~80GB لأوزان النموذج.

4. 70B (70 مليار معامل)

• الاستدلال:
  • GPU:
    • 4 × NVIDIA A100 (40GB VRAM لكل منها) أو 2 × NVIDIA H100 (80GB VRAM لكل منها).
    • أو 8 × RTX 4090 (24GB VRAM لكل منها) مع توازي ثقيل.
  • CPU: معالج متعدد النوى على مستوى الخوادم (مثل AMD EPYC أو Intel Xeon Platinum).
  • RAM: 512GB من ذاكرة النظام.
  • مساحة التخزين: ~160GB لأوزان النموذج.

5. 671B (671 مليار معامل) - 37 مليار معامل نشط

• الاستدلال:
  • GPU:
    • 16 × NVIDIA A100 (40GB VRAM لكل منها)، أو 8 × NVIDIA H100 (80GB VRAM لكل منها)
    • يتطلب مجموعة GPU موزعة مع InfiniBand للاتصال.
  • CPU: معالجات خوادم متعددة النوى عالية الأداء عبر عدة عقد. مثال: AMD EPYC 7003 أو Intel Xeon الجيل الرابع.
  • RAM: ~8TB من ذاكرة النظام عبر العقد.
  • مساحة التخزين: ~1.5TB لأوزان النموذج.

بفضل تقنيات مثل خليط الخبراء (MoE) والتدريب الموزع، يتطلب DeepSeek R1 أجهزة أقل بكثير مقارنة بالنماذج الأخرى. ومع ذلك، على الرغم من أنه يمكن تنشيط جزء فقط من المعاملات أثناء الاستخدام لتقليل التكاليف الحاسوبية، إلا أنه لا يزال يتعين تخزين المجموعة الكاملة من المعاملات أثناء النشر. مما يؤدي إلى متطلبات أجهزة عالية، مما يجعل من الصعب على المطورين الأفراد دعم نشره.

تحديات الخوادم المنزلية وطرق التحسين

يمثل تشغيل النماذج المتقدمة مثل DeepSeek R1 (671B) على الخوادم المنزلية العديد من التحديات بسبب متطلبات الأجهزة الكبيرة:

تحديات الخوادم المنزلية

• متطلبات VRAM عالية: تتطلب النماذج الأكبر، مثل DeepSeek R1 الكامل، قدراً كبيراً من VRAM، وغالباً ما تتطلب إعدادات متعددة GPU، وهو أمر غير عملي عادةً للخوادم المنزلية.
• الطاقة والتبريد: تستهلك وحدات GPU عالية الجودة طاقة كبيرة وتولد حرارة كبيرة، مما يستلزم مصادر طاقة قوية وحلول تبريد فعالة.
• توافق الأجهزة: يتطلب تكوين أنظمة متعددة GPU تخطيطاً دقيقاً لضمان التوافق بين وحدات GPU واللوحات الأم والمكونات الأخرى للنظام.
• التكلفة: يمكن أن يكون السعر المرتفع لوحدات GPU المتطورة والأجهزة الداعمة باهظاً للمستخدمين الأفراد، مما يجعل هذه الإعدادات غير متاحة للكثيرين.

طرق التحسين

لمواجهة هذه التحديات، يمكن أن تساعد العديد من تقنيات التحسين في تقليل متطلبات الأجهزة:

• التكميم (Quantization): خفض دقة أوزان النموذج (مثل استخدام تكميم 4-bit) يمكن أن يقلل بشكل كبير من متطلبات VRAM مع الحفاظ على الأداء المقبول.
• التقطير (Distillation): الاستفادة من الإصدارات الأصغر والمقطرة من النموذج الأصلي يمكن أن تقلل من متطلبات الأجهزة مع الحفاظ على الكثير من أداء النموذج.
• التفريغ (Offloading): توزيع أعباء العمل عبر وحدات GPU و CPU و RAM يمكن أن يمكن النماذج من العمل على أنظمة ذات VRAM أقل، وإن كان ذلك على حساب سرعات معالجة أبطأ.
• تحسين الاستدلال: ضبط أحجام الدفعات، وضبط إعدادات المعالجة، والاستفادة من المكتبات المحسّنة يمكن أن يحسن الأداء على الأجهزة ذات القدرات المحدودة.

من خلال الجمع بين طرق التحسين هذه، من الممكن تخفيف التحديات المرتبطة بتشغيل النماذج الكبيرة مثل DeepSeek R1 على الخوادم المنزلية، على الرغم من أن المقايضات في الأداء والكفاءة قد تظل حتمية.

خيار أكثر ملاءمة – Cloud GPU

قد يكون شراء GPU مكلفًا، لكن استخدام cloud GPU هو خيار أكثر ملاءمة وفعالية من حيث التكلفة. أنت تدفع فقط مقابل ما تستخدمه، ولا تتعامل مع متاعب إعداد GPU أو تحسين أطر الاستدلال. بهذه الطريقة، يمكنك التركيز بالكامل على استخدام النموذج دون القلق بشأن التفاصيل التقنية.

تقدم Novita AI الآن مجموعة متنوعة من نماذج GPU، مثل RTX 4090 و A100 و H100 وغيرها. أسعارنا من بين الأكثر تنافسية في السوق.

جرب نشر GPU الآن!

الطريقة الأكثر ملاءمة – API

Novita AI هي منصة سحابية للذكاء الاصطناعي توفر للمطورين طريقة سهلة لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام API البسيط لدينا، مع توفير GPU سحابي ميسور التكلفة وموثوق للبناء والتوسع.

الخطوة 1: تسجيل الدخول والوصول إلى مكتبة النماذج

سجل الدخول إلى حسابك وانقر على زر مكتبة النماذج (Model Library).

الخطوة 2: اختر نموذجك

تصفح الخيارات المتاحة واختر النموذج الذي يناسب احتياجاتك.

الخطوة 3: ابدأ تجربتك المجانية

ابدأ تجربتك المجانية لاستكشاف إمكانيات النموذج المحدد.

جرب عرض DeepSeek R1 الآن!

الخطوة 4: احصل على مفتاح API الخاص بك

للمصادقة على API، سنقدم لك مفتاح API جديد. بالدخول إلى صفحة “الإعدادات (Settings)“، يمكنك نسخ مفتاح API كما هو موضح في الصورة.

الخطوة 5: قم بتثبيت API

قم بتثبيت API باستخدام مدير الحزم الخاص بلغة البرمجة التي تستخدمها.

بعد التثبيت، قم باستيراد المكتبات اللازمة إلى بيئة التطوير الخاصة بك. قم بتهيئة API باستخدام مفتاح API الخاص بك للبدء في التفاعل مع Novita AI LLM. هذا مثال على استخدام chat completions API لمستخدمي Python.

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "deepseek/deepseek_r1"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  

عند التسجيل، توفر Novita AI رصيدًا بقيمة $0.5 لتبدأ!

إذا استنفد الرصيد المجاني، يمكنك الدفع لمواصلة الاستخدام.

يقدم DeepSeek R1 قدرات استدلال ذكاء اصطناعي قوية، لكن متطلبات أجهزته يمكن أن تختلف بشكل كبير حسب النموذج وحجمه. تتطلب النماذج الكاملة إعدادات GPU متعددة وعالية المستوى، بينما توفر الإصدارات المقطرة خيارًا أكثر سهولة للمستخدمين ذوي الموارد المحدودة. لأولئك الذين ليس لديهم أجهزة متخصصة، فإن الاستفادة من DeepSeek R1 عبر API توفر حلاً عمليًا وفعالًا. من خلال فهم احتياجاته من الأجهزة واستراتيجيات التحسين المتاحة، يمكن للمطورين والباحثين استخدام DeepSeek R1 بفعالية لتلبية متطلباتهم الفريدة.

الأسئلة الشائعة

**ما هي منهجية التدريب وراء DeepSeek R1؟

يستخدم DeepSeek R1 خط أنابيب تدريب متعدد المراحل. يتم تدريب DeepSeek-R1-Zero باستخدام التعلم المعزز (RL) على نطاق واسع مباشرة على النموذج الأساسي، دون ضبط دقيق خاضع للإشراف (SFT) مبدئي.

ما هي أفضل الممارسات لاستخدام المطالبات (prompting) مع DeepSeek R1 لتحقيق الأداء الأمثل؟

تشمل الفوائد الرئيسية زيادة الكفاءة في معالجة المهام، ومرونة محسنة للمطورين لتحديث الوظائف بسهولة، وقابلية التوسع لإضافة وظائف جديدة دون تغييرات واسعة النطاق، وتفاعلات مستخدم مخصصة. لتحقيق أفضل أداء مع DeepSeek R1، تجنب إضافة مطالبة نظام (system prompt) وقم بتضمين جميع التعليمات في مطالبة المستخدم (user prompt).

Novita AI هي المنصة السحابية الشاملة التي تمكن طموحاتك في الذكاء الاصطناعي. واجهات API متكاملة، بدون خادم (serverless)، GPU Instance — الأدوات الفعالة من حيث التكلفة التي تحتاجها. تخلص من البنية التحتية، ابدأ مجانًا، وحقق رؤيتك في الذكاء الاصطناعي.

قراءات مقترحة

• دليل الوصول إلى DeepSeek V3: محليًا وعبر API
• DeepSeek V3 مقابل R1: التدريب المرحلي مقابل دورات SFT-RL التكرارية
• تشغيل DeepSeek V3 محليًا: دليل المطور