En una nueva entrega sobre la personalización del modelo DeepSeek, se ha presentado un enfoque exhaustivo para ajustar el modelo DeepSeek-R1, que cuenta con 671 mil millones de parámetros, utilizando las avanzadas recetas de Amazon SageMaker HyperPod. Tras el éxito inicial donde se abordó la optimización de modelos destilados, este artículo profundiza en la implementación de las técnicas esenciales para ajustar el modelo original, resaltando las ventajas de su arquitectura Mixture of Experts (MoE).
El modelo DeepSeek-R1, desarrollado por DeepSeek AI, ha demostrado ser prometedor en diversos benchmarks desde su lanzamiento. Entrenado en 14.8 billones de tokens, este modelo destaca por su capacidad de realizar tareas de aprendizaje con pocas o nulas muestras, adaptándose a contextos nuevos fuera de su formación inicial. Esta personalización es particularmente útil en sectores como el financiero y el médico, donde el modelo puede ser afinado con datos específicos para mejorar su eficacia.
Sin embargo, la personalización de estos modelos de gran tamaño requiere una optimización cuidadosa que equilibre costos, requisitos de implementación y rendimiento. En este contexto, las recetas de SageMaker HyperPod proporcionan un enfoque integral, combinando técnicas de entrenamiento distribuido y configuraciones avanzadas para facilitar la integración con los procesos de ajuste de SageMaker.
El artículo detalla la arquitectura de solución, explicando cómo los usuarios pueden iniciar el proceso desde el nodo de inicio del cluster Slurm hasta la ejecución del modelo, utilizando Amazon FSx para Lustre para almacenar puntos de control. Se describe un proceso en etapas que incluye la descarga del modelo, conversión de pesos y ajuste fino con la técnica Quantized Low-Rank Adaptation (QLoRA).
Además, se ofrecen instrucciones sobre los requisitos previos y la configuración del entorno, asegurando que los profesionales del sector puedan implementar con éxito este proceso en sus instalaciones de SageMaker.
En conclusión, esta entrega no solo destaca la flexibilidad del modelo DeepSeek-R1, sino que también proporciona a los usuarios un marco claro para maximizar su eficiencia mediante personalización adaptada a sus necesidades específicas. La guía finaliza sugiriendo explorar el repositorio de recetas de SageMaker HyperPod en GitHub, reafirmando el compromiso de AWS con la formación efectiva de modelos de IA.
