Points clés
Performances avancées : Excelle dans les benchmarks de mathématiques et de programmation.
Open Source : Accessible pour la recherche, la modification et le déploiement.
Efficacité des coûts : Offre des performances comparables à celles d’OpenAI o1 pour une fraction du coût.
4 façons gratuites : Plateformes en ligne, localement, API, AI Playgrounds.
DeepSeek R1 est un modèle de raisonnement de pointe conçu pour rivaliser avec OpenAI o1, excellent dans des tâches complexes telles que l’inférence logique, les mathématiques et la programmation. Sa nature open source et son accent sur des capacités de raisonnement avancées en font un outil très précieux pour les développeurs et les entreprises. Cependant, le R1 est plus cher que le DeepSeek V3. Pour vous aider à démarrer, voici quatre façons gratuites d’explorer et d’utiliser DeepSeek R1.
Présentation de Deepseek R1
DeepSeek-R1 est conçu pour résoudre des tâches nécessitant un raisonnement logique, des mathématiques avancées et de la programmation. Il s’appuie sur DeepSeek-R1-Zero en combinant l’apprentissage par renforcement avec un ajustement supervisé pour améliorer la clarté et la cohérence des réponses. DeepSeek-R1 atteint des performances comparables à OpenAI-o1 dans les domaines des mathématiques, du code et du raisonnement.
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Caractéristiques principales
- Taille du modèle : 671B paramètres (37B actifs/token)
- Tokeniseur : Tokeniseur amélioré avec balises d’auto-réflexion
- Langues supportées : Multilingue avec adaptation culturelle
- Multimodal : Texte uniquement
- Fenêtre de contexte : 128K tokens
- Formats de stockage : Support de quantification Q8/Q5
- Architecture : Mixture of Experts (MoE) + pipeline d’entraînement amélioré par RL
- Méthode d’entraînement : Construit sur la base V3 avec pipeline RL (SFT → RL → SFT → RL)
- Données d’entraînement : Base V3 + données d’optimisation RL
Benchmarks de performances
DeepSeek-R1 excelle en mathématiques, avec des scores élevés de 97,3 % sur MATH-500 et 79,8 % sur AIME 2024, surpassant ses concurrents. En programmation, il se distingue avec 49,2 % sur SWE-bench Verified et 65,9 % sur Live Code Bench, démontrant une expertise équilibrée dans les deux domaines.
Tous les modèles sont évalués avec une longueur de génération maximale de 32 768 tokens, en utilisant des paramètres d’échantillonnage spécifiques (température 0,6, top-p 0,95 et 64 réponses par requête) pour calculer le pass@1 des benchmarks.
Modèles DeepSeek-R1-Distill
La distillation, ou distillation des connaissances, est une méthode d’apprentissage automatique qui transfère les connaissances d’un grand modèle vers un modèle plus petit. L’objectif est de développer un modèle plus efficace capable d’atteindre des performances similaires à celles du grand modèle.
DeepSeek a également publié des versions distillées de R1, offrant des modèles plus petits qui conservent une grande partie des capacités du modèle original tout en étant plus efficaces sur le plan computationnel. Ces modèles sont affinés à l’aide de données générées par DeepSeek-R1 et sont disponibles dans des tailles allant de 1,5 à 70 milliards de paramètres.
- deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b
- deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-32b
- deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b
- deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b
Source : Article de publication de DeepSeek
1.Utiliser des plateformes en ligne pour accéder à Deepseek R1 (ex. Novita AI)
Vous pouvez accéder à DeepSeek-R1 via la plateforme Novita AI, qui offre un moyen simple d’interagir avec le modèle. Pour commencer, rendez-vous sur la page de chat et inscrivez-vous. Veuillez noter que la plateforme en ligne ne permet pas de sauvegarder l’historique des conversations des sessions précédentes.
De plus, Novita AI propose un panneau de réglage des paramètres, vous permettant de personnaliser des options telles que max tokens, temperature, etc., selon votre cas d’utilisation spécifique.
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2.Exécuter Deepseek R1 localement
1. Installer Ollama
- Visitez le site web d’Ollama, téléchargez et installez la version pour votre système d’exploitation.
2. Télécharger le modèle DeepSeek-R1
- Ouvrez votre terminal et exécutez (en utilisant la version à 7B paramètres comme exemple) : bashCopy
ollama run deepseek-r1:7b(Attendez la fin du téléchargement ; la durée dépend de la vitesse du réseau.)
ollama run deepseek-r1:7b
3. Vérifier et exécuter
- Vérifier l’installation :
ollama list # Vérifiez si "deepseek-r1" apparaît dans la liste
- Lancer le modèle :
ollama run deepseek-r1:7b
4. Exemples d’utilisation
- Poser une question : bashCopy
>>> "Expliquez l'informatique quantique en termes simples." - Générer du code : bashCopy
>>> "Écrivez une fonction Python pour calculer la suite de Fibonacci."
3.Accéder aux API gratuites de Deepseek R1 (ex. Novita AI)
Novita AI est une plateforme cloud d’IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles d’IA via notre API simple, tout en fournissant un cloud GPU fiable et abordable pour construire et passer à l’échelle.
Étape 1 : Connectez-vous et accédez à la bibliothèque de modèles
Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Model Library.
Étape 2 : Choisissez votre modèle
Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.
Étape 3 : Commencez votre essai gratuit
Démarrez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.
Étape 4 : Obtenez votre clé API
Pour vous authentifier avec l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. En entrant dans la page « Settings », vous pouvez copier la clé API comme indiqué dans l’image.
Étape 5 : Installez l’API
Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.
Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec Novita AI LLM. Voici un exemple d’utilisation de l’API d’achèvement de chat pour les utilisateurs Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<VOTRE CLÉ API Novita AI>",
)
model = "deepseek/deepseek_r1"
stream = True # ou False
max_tokens = 2048
system_content = """Soyez un assistant utile"""
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": "Bonjour !",
}
],
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)
4.Expérimenter Deepseek R1 sur Hugging Face
Étape 1 : Configurer les clés API
- Accédez aux paramètres de votre compte utilisateur pour gérer vos clés API.
- Ajoutez vos clés API personnalisées de Novita AI à Hugging Face.
Étape 2 : Choisir les modes d’API d’inférence
- Mode clé personnalisée : Les appels sont envoyés directement au fournisseur d’inférence, en utilisant votre propre clé API.
- Mode routé HF : Dans ce mode, aucun token fournisseur n’est requis. Les frais sont appliqués à votre compte Hugging Face plutôt qu’à celui du fournisseur.
Étape 3 : Explorer les fournisseurs compatibles sur les pages des modèles
- Les pages des modèles affichent les fournisseurs d’inférence tiers compatibles avec le modèle sélectionné (ceux compatibles avec le modèle actuel, triés selon les préférences des utilisateurs).
Expérimenter sur les AI Playgrounds est un excellent moyen d’explorer les capacités des modèles Llama 3 sans nécessiter de compétences techniques avancées ni d’installation. Que vous utilisiez HuggingChat pour des projets créatifs, Meta AI Web pour une intégration transparente dans les applications quotidiennes, ou Perplexity Labs pour des expériences prolongées, ces plateformes rendent l’IA de pointe accessible et pratique pour tous les niveaux d’utilisateurs.
Questions fréquentes
DeepSeek R1 est-il meilleur que OpenAI o1 ?
DeepSeek R1 offre des performances comparables, notamment dans les tâches de raisonnement, et est open source et plus rentable.
Quelles sont les tâches les mieux adaptées à DeepSeek R1 ?
Les tâches intensives en raisonnement, comme la résolution de problèmes mathématiques, la programmation et les applications spécifiques à un secteur.
DeepSeek-R1 peut-il être affiné pour des tâches ou secteurs spécifiques ?
Oui, DeepSeek-R1 peut être affiné pour des tâches spécifiques, à condition de disposer des ressources de calcul et des données nécessaires.
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