deepseek modelləri yoxlama siyahısı

Üç səbəb ən çox önə çıxır. Məlumatlara nəzarət: modeli öz mühitinizdə işlətmək o deməkdir ki, sorğular və sənədlər oradan kənara çıxmır, bu da hüquqi, tibbi və ya maliyyə məzmunu üçün vacibdir. Həcmli xərclər: məhsul rəylərinin təsnifatı və ya məzmunun etiketlənməsi kimi sabit, yüksək həcmli tapşırıqlar üçün öz serverində saxlamaq token başına ödəməkdən daha ucuz ola bilər, baxmayaraq ki, bu, istifadə və avadanlıqdan çox asılıdır. Fərdiləşdirmə: açıq modeli öz nümunələriniz üzərində incə tənzimləyə bilərsiniz.

Ehtiyatlı olmaq üçün də səbəblər var. Modelləri yaxşı işlətmək mühəndislik bacarığı tələb edir. Ən böyük açıq modellər ciddi GPU tutumu tələb edir. Bəzi provayderlər üçün isə, onların hostinq tətbiqlərindən və ya API-lərindən istifadə edərkən məlumatların idarə olunması və yurisdiksiya ilə bağlı suallar var ki, bu da çəkiləri özünüz işlətməkdən fərqlidir. Bir neçə hökumət və şirkət bu səbəbdən DeepSeek-in hostinq xidmətlərinin istifadəsini məhdudlaşdırıb. Çəkiləri öz infrastrukturunuzda işlətmək məlumatların provayderə göndərilməsinin qarşısını alır, lakin siz yenə də modelin davranışını və lisenziyasını qiymətləndirməlisiniz.

İstifadə etməyi planlaşdırdığınız dəqiq model versiyası üçün lisenziyanı oxuyun. Bəziləri MIT və ya Apache 2.0 kimi icazəvericidir, digərləri isə müəyyən sayda istifadəçidən yuxarı istifadə məhdudiyyətləri və ya şərtlər əlavə edir. Kommersiya istifadəsinin icazəli olub-olmadığını, çıxışların digər modelləri öyrətmək üçün istifadə edilib-edilməyəcəyini və istinadın tələb olunub-olunmadığını yoxlayın.

• Modelin adını, versiyasını və lisenziya mətnini layihə fayllarınızda qeyd edin.
• Vəziyyətiniz üçün kommersiya istifadəsini təsdiqləyin.
• Lisenziyaya əlavə edilmiş hər hansı məqbul istifadə siyasətini qeyd edin.
• Lisenziya standart deyil, xüsusidirsə, hüquq şöbəsindən nəzərdən keçirməyi xahiş edin.

Üç əsas seçiminiz var. AWS Bedrock, Azure AI Foundry, Google Vertex AI və xüsusi nəticə provayderləri kimi idarə olunan platformalar bir çox açıq modelləri biznes şərtləri və regional məlumat rezidentliyi ilə hostinq edir. Öz bulud GPU-larınız daha çox nəzarət verir, lakin əməliyyat işi tələb edir. Yerli serverlər ən çox nəzarəti və ən yüksək texniki xidmət yükünü təmin edir.

İlk istehsal istifadəsi üçün etibar etdiyiniz regionda idarə olunan hostinq adətən ən sürətli yoldur. Distillə edilmiş və ya daha kiçik variantlar təvazökar avadanlıqlarda işləyə bilər və Ollama, vLLM və ya llama.cpp kimi alətlər yerli sınağı asanlaşdırır, lakin istehsal trafikinə düzgün xidmət, miqyaslama və iş vaxtı monitorinqi lazımdır.

İctimai benchmark balları sizə istifadə vəziyyətiniz haqqında az məlumat verir. Real nümunələrdən ibarət qiymətləndirmə dəsti qurun: gözlənilən nəticələri və ya qiymətləndirmə meyarları olan əlli-iki yüz giriş. Açıq modeli və hazırkı qapalı modelinizi eyni dəstdə işlədin və müqayisə edin.

Nəyi qiymətləndirməli

• Gözlənilən cavaba və ya insan rəyinə qarşı dəqiqlik.
• Çıxış formatı və uzunluğu kimi təlimatlara əməl etmə.
• Yalnız İngilis dilində deyil, ehtiyacınız olan hər dildə dil keyfiyyəti.
• Həssas mövzularda imtinalar və ya arzuolunmaz məzmun.
• Realistik yükdə hər sorğu üçün gecikmə.

DeepSeek-in R1 ailəsi kimi mühakimə modelləri cavab verməzdən əvvəl uzun düşüncə zəncirləri yaradır. Bu, mürəkkəb tapşırıqlarda dəqiqliyi artıra bilər, lakin gecikmə və xərcləri artırır, ona görə də tapşırığınızın buna ehtiyacı olub-olmadığını yoxlayın.

Mühitinizdəki açıq model sizin məsuliyyətinizdir. Onu autentifikasiya arxasında qoyun, sorğuları və cavabları şəxsi məlumatlara diqqət yetirərək qeyd edin və alətlərdən istifadə edirsə, hansı sistemlərə zəng edə biləcəyini məhdudlaşdırın. Çıxışlarda şəxsi məlumatları bloklamaq və ya yaradılan məhsul iddialarının təsdiqlənmiş faktlara uyğunluğunu yoxlamaq kimi istifadə vəziyyətiniz üçün giriş və çıxış filtrləri əlavə edin.

Model istifadəçi tərəfindən təqdim olunan mətni və ya veb səhifələri oxuyursa, prompt injection üçün sınaqdan keçirin. Modelin təliminin qərəzli və ya məhdudiyyətli ola biləcəyi mövzularda davranışı yoxlayın; bəzi modellər müəyyən siyasi və ya tarixi suallara standartlarınıza uyğun olmayan şəkildə cavab verir və müştərilər bunu görməzdən əvvəl bunu bilməlisiniz.

Öz serverinizdə saxlanıldıqda modellər öz-özünə dəyişmir, bu bir üstünlükdür, lakin girişlər dəyişir. Səhv dərəcələrini, gecikməni, hər sorğu üçün xərcləri və hər həftə insanlar tərəfindən nəzərdən keçirilən çıxış nümunələrini izləyin. Qiymətləndirmə dəstini saxlayın və hər hansı model yeniləməsindən və ya prompt dəyişikliyindən əvvəl onu yenidən işlədin. Əvvəlki versiyaya aydın geri qayıtma planı qurun.

Model, promptlar və infrastruktur üçün bir sahib təyin edin. Open-weight sahəsi sürətlə hərəkət etdiyi üçün daha yeni model versiyalarını nə qədər tez-tez nəzərdən keçirəcəyinizə qərar verin. GPU xərcləri və ya hostinq haqları və hər şeyi yamalı saxlayan mühəndislik vaxtı üçün büdcə ayırın. Heç kimin sahib olmadığı bir model aylar ərzində təhlükəsizlik riskinə çevrilir.