En la segunda parte de la serie enfocada en la personalización del modelo DeepSeek, se ha desvelado un enfoque meticuloso para afinar el modelo DeepSeek-R1, que cuenta con 671 mil millones de parámetros, utilizando las recetas de Amazon SageMaker HyperPod. Después del éxito inicial, donde se discutió la optimización de modelos destilados, esta continuación se centra en técnicas detalladas para ajustar el modelo original, destacando la eficacia de la arquitectura Mixture of Experts (MoE).
El modelo DeepSeek-R1, desarrollado por DeepSeek AI, ha mostrado resultados impresionantes en varios benchmarks desde su lanzamiento. Con un entrenamiento basado en 14.8 billones de tokens, se especializa en tareas de aprendizaje de mínimas muestras, adaptándose sin problema a nuevos escenarios que no formaron parte de su entrenamiento original. Esta adaptabilidad es particularmente valiosa en sectores como el financiero y el de salud, donde el ajuste del modelo con datos específicos puede optimizar significativamente su rendimiento.
No obstante, personalizar estos modelos tan grandes exige una optimización meticulosa que asegure un balance entre costos, requisitos de implementación y eficacia en rendimiento. En este sentido, las recetas de SageMaker HyperPod ofrecen un enfoque integral que combina técnicas de entrenamiento distribuido con optimizaciones avanzadas, lo cual facilita su integración con los procesos de ajuste de SageMaker.
La solución técnica presentada detalla cómo los usuarios pueden iniciar el proceso de ajuste desde el nodo inicial de la cluster Slurm hasta la ejecución del modelo, utilizando Amazon FSx para Lustre para almacenar los puntos de control. El artículo explica un procedimiento por etapas que incluye la descarga del modelo, la conversión de pesos y la implementación del ajuste utilizando la técnica Quantized Low-Rank Adaptation (QLoRA).
También se proporcionan instrucciones sobre los requisitos y la configuración necesarios para que los profesionales puedan implementar este proceso en sus plataformas de SageMaker con éxito.
En resumen, esta segunda entrega no solo subraya la versatilidad del modelo DeepSeek-R1, sino que también ofrece un marco concreto para maximizar su eficacia mediante personalización específica. Finalmente, se invita a los interesados a explorar el repositorio de recetas de SageMaker HyperPod en GitHub, donde pueden encontrar documentación completa y ejemplos prácticos, reafirmando el compromiso de AWS con la formación efectiva de modelos de inteligencia artificial.
