DeepSeek R1 및 Streamlit으로 RQA 시스템을 구축합니다

Deepseek R1 : 검색 기반 질문에 대한 답변으로 AI 응용 프로그램 혁명

혁신적인 오픈 소스 추론 모델 인 DeepSeek R1은 AI 응용 프로그램 구축의 효율성과 정확성에 대한 관심을 빠르게 얻고 있습니다. 이 기사는 DeepSeek R1, Langchain 및 Sleamlit을 사용하여 검색 기반 질문 응답 (RQA) 시스템의 구성에 대해 자세히 설명합니다. 우리는 실제 추론 과제에서 그 능력을 탐색하여 실용적인 응용 프로그램에서 그 힘을 보여줍니다.

. 주요 학습 결과 :

DeepSeek R1에 의해 구동되는 RQA 시스템의 향상된 추론 및 문제 해결 기능을 파악하십시오. AI 구동 Q & A에 대한 DeepSeek R1의 아키텍처 및 기능을 이해하십시오 DeepSeek R1을 검색 기반 질문 응답 시스템에 통합하는 법을 배우십시오 강화 학습이 DeepSeek R1 응답의 정확도를 향상시키는 방법을보십시오. 코딩, 수학 및 논리적 추론에서 실제 Deepseek R1 응용 프로그램 분석.

(이 기사는 데이터 과학 블로그의 일부입니다.) 목차 :

DeepSeek 이해 R1

Deepseek R1-Zero 및 R1 Training Deepseek R1의 4 가지 훈련 단계 DeepSeek R1의 주요 기능 DeepSeek r1
• 의 로컬 배치 DeepSeek r1 가있는 RQA 시스템 구축 자주 묻는 질문
• Deepseek 이해 R1
AI의 동적 분야에서 오픈 소스 재단 모델은 Enterprise AI 개발을 변화시키고 있습니다. 중국 AI Company DeepSeek이 개발 한 DeepSeek R1은 논리적 추론, 수학적 문제 해결 및 실시간 의사 결정이 필요한 작업에 뛰어나도록 설계된 오픈 소스 추론 모델입니다. 효율성과 성능은 일반적인 추론에서 코드 생성에 이르기까지 다양한 응용 프로그램에서 확장됩니다.
• Deepseek r1-Zero 및 R1 Training
많은 LLMS (Lange Language Models)가 3 단계 교육 과정 (사전 훈련, 감독 된 미세 조정 및 강화 학습)을 따르지만 DeepSeek R1-Zero는 다른 접근 방식을 사용합니다. 사전 훈련 된 DeepSeek-V3-Base 모델 (671 억 파라미터)을 활용하고 GRPO (Group Relative Policy Optimization)라는 대규모 강화 학습 기술을 직접 사용하여 감독 된 미세 조정을 건너 뜁니다.

PPO (근위 정책 최적화)를 기반으로 Deepseek R1의 4 가지 훈련 단계 Deepseek R1은 Deepseek R1-Zero의 기초를 기반으로 4 가지 주요 교육 단계를 포함합니다.

1. 콜드 스타트 ​​: 가독성을 향상시키기 위해 DeepSeek R1-Zero 데이터의 고품질 하위 집합에서 미세 조정. 추론 강화 학습 :
코딩, 수학, 과학 및 논리 영역에서 대규모 강화 학습을 통한 추론 기술 향상. 거부 샘플링 및 감독 된 미세 조정 :
2. 여러 샘플 생성, 거부 샘플링을 통해 올바른 샘플 만 유지하고 생성 보상 모델로 더 미세 조정합니다. 다양한 강화 학습 : 수학 및 언어 모델 피드백과 같은 작업에 대한 규칙 기반 보상 활용 인간 선호도와 일치합니다.
3. Deepseek R1의 주요 기능
오픈 소스 (MIT 라이센스) :
4. 는 다양한 프로젝트에 대한 검사, 수정 및 통합을 용이하게합니다. Github 및 Azure AI Foundry와 같은 플랫폼에서 사용할 수 있습니다 고성능 : 다양한 벤치 마크 (수학, 코드 생성, 복잡한 추론)에서 OpenAi의 GPT-4와 비교할 수 있습니다. 전문가 혼합 (MOE) 아키텍처 : 671 억 매개 변수 모델을 활성화하여 전방 패스 당 370 억 매개 변수 만 활성화하여 효율성을 최적화합니다. 증류 된 모델 : 는 더 작고 배치 가능한 모델을 제공합니다 (예 : DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, Qwen-1.5b, 7b, 14b).

DeepSeek r1

의 로컬 배치 배포는 ollama : 를 사용하여 간단합니다 ollama를 설치하십시오. 터미널에서 다음 명령을 실행합니다 (모델 크기 선택이 가능) :

DeepSeek r1
• 가있는 RQA 시스템 구축 Langchain과 Deepseek R1을 사용하여 RQA 시스템을 구성하자 : 1 단계 : 라이브러리 가져 오기
(2-10 단계 : 파일 업로드, 임베딩 제작, 벡터 저장 생성, 리트리버 설정, LLM 정의, 프롬프트 템플릿 생성, QA 체인 정의 및 UI 구현을 포함하여 유선 응용 프로그램을 구축하기위한 나머지 단계는 원래 응답과 동일합니다. 세부 코드 스 니펫의 원래 응답을 참조하십시오. 출력 예 :
• (샘플 쿼리 및 응답으로 응용 프로그램의 기능을 보여줍니다.) 결론
• Deepseek R1은 AI 추론 모델에서 중요한 발전을 나타냅니다. 정교한 기술과 오픈 소스 접근성의 조합은 개발자에게 강력한 도구입니다. RQA 시스템 예제는 실질적인 응용 프로그램과 미래의 혁신의 잠재력을 보여줍니다. 키 테이크 아웃 :

  Deepseek R1은 고성능 오픈 소스 추론 모델입니다 RQA 시스템은 효율적인 질문 응답을 위해 DeepSeek R1의 기능을 활용합니다. Deepseek R1의 훈련은 설명 성과 정확성을 향상시킵니다 MOE 아키텍처는 리소스 활용도를 최적화합니다

  참고 문헌 :
  grpo
  • Ai Papers Academy
  자주 묻는 질문 :
  (FAQS 섹션은 원래 응답과 동일하게 유지됩니다.)

위 내용은 DeepSeek R1 및 Streamlit으로 RQA 시스템을 구축합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!