En una nueva entrega de la serie dedicada a la personalización de modelos DeepSeek, se ha dado a conocer un enfoque detallado para ajustar finamente el modelo DeepSeek-R1, que cuenta con 671 mil millones de parámetros, utilizando las recetas de Amazon SageMaker HyperPod. Este segundo artículo sigue al éxito de la primera parte, que exploró la optimización de modelos destilados, y se centra en la implementación de técnicas específicas para ajustar el modelo original. Se destacan las ventajas de la arquitectura Mixture of Experts (MoE), que define este modelo.
El modelo DeepSeek-R1, desarrollado por DeepSeek AI, ha mostrado resultados prometedores en múltiples benchmarks desde su lanzamiento. Entrenado con 14.8 billones de tokens, este modelo se presenta como una herramienta eficaz en tareas de aprendizaje con pocas o nulas muestras, adaptándose a situaciones que no formaron parte de su entrenamiento inicial. Su capacidad de personalización lo convierte en una opción atractiva para sectores como el financiero o el médico, donde puede ajustarse con datos específicos para optimizar su efectividad.
No obstante, personalizar modelos de tal envergadura implica una cuidadosa optimización que debe equilibrar costos, requisitos de implementación y rendimiento. En este sentido, las recetas de SageMaker HyperPod ofrecen un enfoque integral, combinando técnicas de entrenamiento distribuido, optimizaciones y configuraciones de última generación, facilitando su integración con procesos de entrenamiento y ajuste en SageMaker.
El artículo proporciona una arquitectura de solución detallada, explicando cómo los usuarios pueden iniciar el proceso de ajuste desde el nodo inicial del cluster Slurm hasta la ejecución del modelo, utilizando Amazon FSx para Lustre para almacenar los puntos de control. Se describe un proceso escalonado que incluye la descarga del modelo, la conversión de pesos y la ejecución del ajuste fino mediante la técnica de Quantized Low-Rank Adaptation (QLoRA).
Además, se ofrecen instrucciones sobre requisitos previos y configuración del entorno, asegurando que los profesionales del sector sean capaces de seguir los pasos necesarios para implementar con éxito este proceso en sus instalaciones de SageMaker.
En resumen, esta entrega no solo resalta la flexibilidad del modelo DeepSeek-R1, sino que también proporciona a los usuarios un marco claro para maximizar su eficiencia con personalizaciones adaptadas a sus necesidades. La guía concluye sugiriendo a los interesados explorar el repositorio de recetas de SageMaker HyperPod en GitHub, donde podrán encontrar documentación completa y ejemplos prácticos. Esto reafirma el compromiso continuo de AWS por facilitar la formación efectiva de modelos de inteligencia artificial.
