En una nueva entrega sobre la personalización de modelos DeepSeek, se ha revelado un enfoque detallado para ajustar finamente el modelo DeepSeek-R1, que cuenta con 671 mil millones de parámetros, utilizando recetas de Amazon SageMaker HyperPod. Tras el éxito de la primera parte, que exploró la optimización de modelos destilados, este segundo artículo se centra en la implementación precisa de técnicas para mejorar el modelo original, resaltando las ventajas de la arquitectura Mixture of Experts (MoE) que lo caracteriza.
El modelo DeepSeek-R1, desarrollado por DeepSeek AI, ha demostrado resultados prometedores en diversos benchmarks desde su lanzamiento. Entrenado en 14.8 billones de tokens, el modelo puede realizar tareas de aprendizaje con pocas o ninguna muestra, adaptándose a nuevos escenarios que no formaron parte de su formación inicial. Esta capacidad de personalización es especialmente atractiva para sectores como el financiero o el médico, donde se puede ajustar el modelo con datos específicos para optimizar su eficacia.
No obstante, personalizar modelos de gran tamaño requiere una optimización cuidadosa que equilibre costos, requisitos de implementación y efectividad del rendimiento. Las recetas de SageMaker HyperPod ofrecen un enfoque integral al combinar técnicas de entrenamiento distribuido, optimizaciones y configuraciones para modelos de última generación, facilitando su integración con los procesos de SageMaker.
La arquitectura de solución fue detallada en el artículo, explicando cómo los usuarios pueden comenzar el proceso de ajuste desde el nodo de inicio del clúster Slurm hasta la ejecución del modelo, utilizando Amazon FSx para Lustre para almacenar los puntos de control. Se describe un proceso por etapas que incluye la descarga del modelo, conversión de pesos y la ejecución del ajuste fino mediante la técnica de Quantized Low-Rank Adaptation (QLoRA).
Se incluyen también instrucciones sobre los requisitos previos y la configuración del entorno, asegurando que los profesionales del sector puedan seguir los pasos para implementar este proceso en sus instalaciones de SageMaker exitosamente.
En conclusión, esta entrega no solo destaca la flexibilidad del modelo DeepSeek-R1, sino que proporciona a los usuarios un marco claro para maximizar su eficiencia mediante personalización adaptada a necesidades específicas. La guía termina sugiriendo explorar el repositorio de recetas de SageMaker HyperPod en GitHub para acceder a documentación completa y ejemplos prácticos, reafirmando el compromiso continuo de AWS para facilitar la formación efectiva de modelos de IA.
