English Arabic 简体中文 繁體中文 Français Deutsch 日本語 한국어 Português Русский Español

Novita AI で DeepSeek R1 0528 のファインチューニングを革新する

著者 / / GPU / 8 分で読めます
Novita AI で DeepSeek R1 0528 のファインチューニングを革新する
目次
  1. DeepSeek R1 0528 はどの部分で優れているか？
  2. ファインチューニングを選ぶべきタイミングは？
  3. DeepSeek R1 0528 のファインチューニングに必要なものは？
  4. 安定したコスト効率の良い選択肢：Novita AI Cloud GPU
  5. パフォーマンス、セキュリティ、節約のために専用エンドポイントを選ぶ

DeepSeek R1 0528 の特定ドメインでの可能性を完全に引き出したいなら、ファインチューニングが最も効果的な方法です。このモデルはすでに高度な推論、数学、コーディングに優れていますが、ファインチューニングにより、自然言語生成、ドメイン固有の専門知識、マルチモーダルタスクなどの分野に特化させることができます。この記事では、DeepSeek R1 0528 のファインチューニングに関する具体的なガイドを提供します。

DeepSeek R1 0528 はどの部分で優れているか？

モデルカード

  • モデルサイズ: 685B パラメータ
  • オープンソース: はい
  • アーキテクチャ: Mixture of Experts (MoE)
  • 言語サポート: 多言語 (英語と中国語に優れる)
  • マルチモーダル機能: はい (テキストからテキスト)
  • トレーニング: DeepSeek R1 の最新アップデートでは、計算リソースの増加とアルゴリズムによるポストトレーニング最適化を活用しています。これにより、推論の深さと推論能力が大幅に向上しました。

モデルパフォーマンス

ベンチマーク DeepSeek R1 0528 他のモデルより高い
AIME 2024 91.4 すべて (OpenAI-o3 を除き、ほぼ同等)
AIME 2025 87.5 すべて
GPQA Diamond 81.0 Qwen3-235B、DeepSeek-R1
LiveCodeBench 73.3 すべて
Aider 71.6 Qwen3-235B、DeepSeek-R1
Humanity’s Last Exam 17.7 Qwen3-235B、DeepSeek-R1
  • 高度な数学的推論と問題解決に優れる
  • 強力なプログラミングとコード生成能力を示す
  • 複雑な論理と分析タスクを効果的に処理する

DeepSeek R1 0528 は数学、コード、論理ですでに強力であるため、ファインチューニングの最適な方向性は、自然言語生成、ドメイン固有の専門知識、マルチモーダルタスク、安全性やアライメントなど、苦手な分野をターゲットにすることです。これにより、モデルの汎用性が高まり、より幅広いアプリケーションで有用になります。

ファインチューニングを選ぶべきタイミングは？

ファインチューニングとは、事前学習済みの大規模言語モデル (LLM) を特定の目的やデータセットに適応させ、ターゲットタスクに対して最適な結果を提供する能力を向上させるプロセスです。

側面 プロンプトエンジニアリング ファインチューニング
**核となる考え方 ** 汎用的な頭脳に** 指示 **する 専門的な頭脳を** 訓練**する
コスト 低い (主に時間とトークン) 高い (データと計算)
**知識 ** モデルの** 一般的な **知識を使用 あなたの** 専門的な**知識を埋め込む
信頼性 中程度；一貫性がない場合がある 高い；動作が組み込まれている

以下のシナリオがあなたのプロジェクトに最も適しているかを確認してください。

次の場合はファインチューニングを選ぶべきです:

  1. 深いドメイン専門知識

    • シナリオ: モデルに企業のプライベートコードベース、広範な製品ドキュメント、またはニッチな科学論文を学習させる必要がある。これは公開インターネットでは見つけられない知識です。

  2. 厳格な構造的信頼性

    • シナリオ: アプリケーションで、完全な JSON や XML を、フィールドの欠落や余分な会話テキストなしで一貫して出力する必要がある。

  3. 独自の、深く根付いた個性

    • シナリオ: 特定のブランドボイス、架空のキャラクターのスタイル、または深く統合されたセラピーコミュニケーションフレームワークをモデルに採用させたい。

次の場合はプロンプトエンジニアリングを選ぶべきです:

  1. 一般的なタスクの実行

    • シナリオ: メール作成、記事の要約、テキスト翻訳、アイデア出しの手助けが必要なだけ。

  2. 迅速なプロトタイピングと反復

    • シナリオ: 大規模で高品質なデータセットを作成する時間やリソースなしに、新しい AI 機能を素早くテストしたい。

  3. 多様な単発タスクの処理

    • シナリオ: 固定パターンに従わない、さまざまな一時的なリクエストをモデルに処理させる必要がある。

DeepSeek R1 0528 のファインチューニングに必要なものは？

**アイテム説明 ** ** 単価 (USD)** ** 数量 ** ** 合計 (USD)**
NVIDIA A100 80GB GPU $22,217.71 116 $2,577,251.96
サーバーノード (デュアル A100) $50,000 58 $2,900,000
高速ネットワーキング (InfiniBand) $100,000 1 $100,000
ストレージ (NVMe SSD、100TB) $20,000 1 $20,000
液体冷却システム $80,000 1 $80,000
電源供給および UPS $50,000 1 $50,000
ラックエンクロージャ $10,000 1 $10,000
ソフトウェアライセンス (OS、フレームワーク) $10,000 1 $10,000
年間メンテナンスおよびサポート $100,000 1 $100,000
電気代 (年間、GPU あたり 700W) $0.15/kWh 1 $50,000
**推定総コスト ** $5,887,251.96

大規模言語モデル (LLM) のファインチューニングには、Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)、トレーニングパラメータの最適化、データ前処理など、さまざまな技術と戦略が含まれます。これらの方法は効果的ですが、多くの場合、専門的な技術チーム、強力な計算ハードウェア、十分な時間など、多大な人的・物的リソースを必要とします。したがって、安定したコスト効率の良いクラウドサービスプロバイダーを選択することが、より効率的なソリューションとなります。

安定したコスト効率の良い選択肢：Novita AI Cloud GPU

本番規模のデプロイメントにおいて、パフォーマンスとコストの完璧なバランスを追求することは不可欠です。Novita AI は業界をリードする価格設定で際立っており、主要プロバイダーの中で専用 H100 および H200 GPU の最も手頃な時間単価を提供し、最小コストで最大の計算能力を提供します！
プロバイダー A100 (1カード/時間) H100 (1カード/時間) H200 (1カード/時間)
Novita AI $1.6 $2.41 $2.99
Fireworks AI $2.9 $5.80 $9.99
Friendli AI $2.9 $4.90 $5.90
Deepinfra $1.5 $2.40 $3.00

デプロイ手順と使用ガイド

ステップ1：アカウント登録

Web サイトから Novita AI アカウントを作成します。登録後、左サイドバーの 「Explore」 セクションに移動して GPU の提供内容を確認し、AI 開発の旅を始めましょう。

Novita AI website screenshot

今すぐ Novita AI を試す

ステップ2：テンプレートと GPU サーバーの探索

プロジェクトのニーズに合った PyTorch、TensorFlow、CUDA などのテンプレートを選択します。次に、希望する GPU 構成を選択します。オプションには、高性能 L40S、RTX 4090、A100 SXM4 などがあり、それぞれ VRAM、RAM、ストレージ仕様が異なります。

Exploring Templates and GPU Servers on novita ai

ステップ3：デプロイメントのカスタマイズ

好みのオペレーティングシステムと構成オプションを選択して環境をカスタマイズし、特定の AI ワークロードと開発ニーズに最適なパフォーマンスを確保します。

Tailor Your Deployment on novita ai

ステップ4：インスタンスの起動

「Launch Instance」 を選択してデプロイメントを開始します。高性能 GPU 環境が数分以内に準備完了し、機械学習、レンダリング、または計算プロジェクトをすぐに開始できます。

Launch an instance on novita ai

パフォーマンス、セキュリティ、節約のために専用エンドポイントを選ぶ

Novita AI の 専用エンドポイント は、保証されたスループットによる一貫した高性能、リソースの分離による完全なデータプライバシー、カスタムモデルやファインチューニングされた Hugging Face モデルのデプロイ機能など、大きなメリットを提供します。また、最大 8 GPU（エンタープライズユーザーはそれ以上）の柔軟なスケーリング、持続的なワークロードに対する透明で予測可能な価格設定、本番環境レベルの信頼性を備えた 99.5% SLA も提供します。

デプロイ手順と使用ガイド

1. コンソールにアクセス

2. 新しいエンドポイントを作成

  • 右上隅の + New Endpoint ボタンをクリックします。

Create-a-New-Endpoint

3. エンドポイントを構成

以下のオプションを使用して構成フォームに入力します。

Configure-Your-Endpoint

  • Endpoint Name: デプロイメントに一意で説明的な名前を付けます。
  • Base Model: ベースモデルの Hugging Face リポジトリ名を入力します（Hugging Face モデルのみサポート。公開、プライベート、ゲート付きを含む）。
  • LoRA Adapters (オプション): 1 つ以上の Hugging Face モデル ID を追加して、ベースモデルに LoRA アダプターをアタッチします。
  • Instance Type: GPU ハードウェアを選択します（例：H100、H200、RTX4090）。各ユーザーは全エンドポイントで最大 8 GPU を使用できます。
  • Autoscaling Configuration:
    • Minimum Replicas: 0 に設定すると、アイドル時にエンドポイントをスリープ状態にできます（コスト節約）。より高い値に設定すると、常に最小数のアクティブレプリカを維持します。
    • Maximum Replicas: スケーリングの最大レプリカ数を設定します（最大 10）。
    • Cooldown Period: トラフィックの一時的な低下時に早期のスケールダウンを防ぐため、レプリカをスケールダウンする前の遅延時間（秒）を設定します。
  • Engine Configuration:
    • Engine Type: 推論エンジン（vLLM または SGLang）を選択します。
    • Engine Version: デフォルト（最新）を使用するか、バージョンを指定します。
    • Context Length: 必要に応じて最大トークンコンテキスト長を設定します。省略した場合はモデル設定から取得されます。
    • Max Running Requests: イテレーションあたりに処理される最大シーケンス数を設定します。
    • Additional Arguments: 高度なカスタマイズのために、追加のエンジンパラメーターを追加します。

完了したら、Create をクリックしてエンドポイントをデプロイします。

4. エンドポイントのデプロイ状況

Endpoint-Deployment-Status

作成後、エンドポイントは複数のステータスを経由します。

  • Sleeping: エンドポイントはアイドル状態で、計算リソースを消費しません（最小レプリカが 0 に設定されている場合）。
  • Pending: デプロイメントが初期化中です。
  • Rolling: モデルとインフラストラクチャがセットアップ中です。
  • Running: エンドポイントがアクティブで、リクエストを処理する準備ができています。

コンソールの Endpoints ページでこのステータスを監視できます。

5. Playground でエンドポイントをテスト

Dedicated endpoint Playground

  • デプロイが完了し、ステータスが Running になったら、エンドポイントをクリックして Playground タブを開きます。
  • Playground では、次のことができます。
    • ベースモデルとアタッチされた LoRA アダプターにテストプロンプトを送信する。
    • 異なるアダプターとベースモデルの出力を即座に比較する。

今すぐ専用エンドポイントを試す

6. 次のステップ

  • マルチ LoRA エンドポイント: 単一のエンドポイントに複数の LoRA アダプターをデプロイし、柔軟なモデル切り替えを実現します。
  • API 統合: 提供された API エンドポイントを使用してリクエストを送信し、モデルを独自のアプリケーションに統合します。
  • 最適化とスケーリング: ニーズの拡大に応じて、オートスケーリング、エンジン構成、GPU クォータを調整します。
  • さらにリソースが必要ですか？ 8 GPU 以上が必要な場合、またはエンタープライズレベルの機能が必要な場合は、営業チーム に連絡してエンタープライズソリューションをご利用ください。

コード例（Python ユーザー向け）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/dedicated/v1/openai",
    api_key="<Your API Key>",
)

model = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-"
stream = True  # or False
max_tokens = 512

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "you are a professional AI helper.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Where can the example of GPU provided by novita ai be adapted?",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
)

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)

DeepSeek R1 0528 をファインチューニングすることで、ドメイン固有のタスクにその可能性を最大限に活用し、正確で信頼性が高く、カスタマイズされた出力を提供できるようになります。LoRA アダプターのような効率的な技術を活用し、Novita AI のようなコスト効率の良いプラットフォームにデプロイすることで、費用を削減しながら高性能を達成できます。深い専門知識、厳格な信頼性、独自の個性など、どのようなニーズであっても、ファインチューニングはモデルが特定の要件を満たすことを保証します。

よくある質問

DeepSeek R1 0528 のファインチューニングのコストはいくらですか？

独自のインフラを構築する場合の推定コストは約 $5.89M です。ただし、Novita AI のクラウド GPU を使用すると、初期費用が大幅に削減され、H100 GPU は $2.41/時間 から利用できます。

ファインチューニングされたモデルが自分のニーズを満たすことを確認するにはどうすればよいですか？

**クリーンで関連性の高いデータセット ** を準備し、LoRA アダプター や PEFT メソッド を使用してモデルの特定の層を効率的にファインチューニングします。これにより、過学習を防ぎながら高いパフォーマンスを確保できます。

ファインチューニングしたモデルを Novita AI にデプロイできますか？

はい、Novita AI はファインチューニングされたモデルを 専用エンドポイント としてデプロイすることをサポートしており、オートスケーリング、マルチ LoRA セットアップ、API 統合のオプションを提供し、アプリケーションでシームレスに使用できます。

Novita AI は、開発者がシンプルな API を使用して AI モデルを簡単にデプロイできると同時に、ビルドとスケーリングのための手頃で信頼性の高い GPU クラウドを提供する AI クラウドプラットフォームです。

関連記事