DeepSeek və digər açıq çəkili modellərə məlumat üzərində nəzarətə, yüksək həcmdə proqnozlaşdırıla bilən xərclərə və ya modeli uyğunlaşdırmaq azadlığına ehtiyacınız olduqda və onu işlətmək üçün mühəndislik potensialınız olduqda keçid etməyə dəyər. Mövcud alət tapşırığı artıq etibarlı şəkildə həll etdikdə, komandada texniki dəstək çatışmadıqda və ya məlumat qaydaları mövcud hostinq seçimlərini qadağan etdikdə buna dəyməz. Qərar hamısı və ya heç nə deyil, tapşırıq üzrə verilir.
Açıq çəkili modellər nədir?
Açıq çəkili model, təlim keçmiş parametrləri hər kəsin yükləyib işlədə bilməsi üçün dərc olunan modeldir. Çin AI şirkəti olan DeepSeek, DeepSeek-V3 və əsaslandırma modeli DeepSeek-R1 kimi modelləri icazəverici lisenziyalar altında açıq çəkilərlə buraxdı və onlar bildirilən təlim xərclərinə nisbətən güclü benchmark nəticələrinə görə diqqət çəkdi. Digər açıq çəkili ailələrə Meta-nın Llama, Mistral modelləri, Alibaba-nın Qwen və Google-un Gemma modelləri daxildir.
“Açıq çəki” həmişə tam açıq mənbə ilə eyni deyil. Təlim məlumatları və kod dərc olunmaya bilər və lisenziyalar fərqlənir. İstifadə etməyi planlaşdırdığınız dəqiq model versiyasının lisenziyasını oxuyun.
Burada ənənəvi alət nə sayılır?
Marketinq komandaları üçün alternativlər adətən üç qrupa bölünür.
- Məqsədli SaaS: SEO dəstləri, kopiraytinq alətləri, sosial dinləmə platformaları və daxilində AI xüsusiyyətləri olan analitika məhsulları.
- Host edilmiş model API-ləri: API vasitəsilə əldə edilən OpenAI, Anthropic və Google kimi provayderlərin qapalı modelləri.
- Qaydalar və skriptlər: cədvəllər, müntəzəm ifadələr və AI-dən ümumiyyətlə istifadə etməyən sadə avtomatlaşdırmalar.
Hər birinin güclü tərəfləri var. SaaS alətlərinə məlumatlar, interfeyslər və dəstək daxildir. Host edilmiş API-lər infrastruktur olmadan yüksək səviyyəli imkanlar təklif edir. Skriptlər yaxşı müəyyən edilmiş tapşırıqlar üçün ucuz və proqnozlaşdırıla biləndir.
Açıq çəkili modelə keçid nə vaxt məntiqlidir?
Məlumat sizin nəzarətiniz altında qalmalıdır
Əgər müştəri məlumatları, müştəri qeydləri və ya buraxılmamış məhsul məlumatları üçüncü tərəf API-yə göndərilə bilmirsə, açıq çəkili modeli öz serverlərinizdə və ya şəxsi buludda işlətmək onu sizin mühitinizdə saxlayır. Bu, çox vaxt ən güclü arqumentdir.
Həcm yüksəkdir və tapşırıq dardır
On minlərlə axtarış sorğusunu niyyətə görə təsnif etmək, rəyləri etiketləmək və ya məhsul lentlərindən atributları çıxarmaq çoxlu kiçik, oxşar sorğuları əhatə edir. LoRA ilə uyğunlaşdırıla bilən daha kiçik bir açıq model, sorğu başına ödənişlər əvəzinə bunu proqnozlaşdırıla bilən infrastruktur xərci ilə idarə edə bilər.
Sabit davranışa ehtiyacınız var
Host edilmiş modellər yenilənir və istifadədən çıxarılır. İş axını ardıcıl çıxış formatından asılıdırsa, nəzarət etdiyiniz sabit açıq model versiyası sizin xəbəriniz olmadan dəyişməyəcək.
Fərdiləşdirmək istəyirsiniz
Açıq çəkilər bəzi host edilmiş xidmətlərin məhdudlaşdırdığı və ya ayrıca qiymətləndirdiyi öz məlumatlarınız üzərində incə tənzimləməyə imkan verir.
Mövcud alətlərlə nə vaxt qalmalısınız?
- Tapşırıq alətin təmin etdiyi məlumatlara ehtiyac duyur. Açıq model sizə açar söz həcmlərini və ya geriyə keçid saylarını deyə bilməz; SEO platformaları bu məlumatları toplayır.
- Komandanın infrastrukturu saxlamaq üçün heç kəsi yoxdur. Hostinq, miqyaslama, təhlükəsizlik yamaları və monitorinq davamlı səy tələb edir.
- Çətin tapşırıqlarda keyfiyyət ən vacibdir. Mürəkkəb əsaslandırma və ya diqqətli brend yazısı üçün diqqətlə yoxlayın; ən yaxşı host edilmiş modellər hələ də xüsusi tapşırıqlarınızda daha yaxşı performans göstərə bilər.
- Həcm aşağıdır. Ayda bir neçə yüz sorğu host edilmiş API-də az xərc tələb edir və serveri doğrultmur.
- Bir qayda kifayət edərdi. Əgər müntəzəm ifadə sifariş nömrəsini çıxara bilirsə, dil modelinə ehtiyac yoxdur.
Bəs xüsusilə DeepSeek haqqında nə demək olar?
DeepSeek-in öz host edilmiş tətbiqi və API-si Çindən idarə olunur və bir neçə hökumət və təşkilat məlumat narahatlıqları səbəbindən rəsmi cihazlarda istifadəsini məhdudlaşdırıb. DeepSeek-in çəkilərini öz infrastrukturunuzda və ya onları host edən Qərb bulud provayderləri vasitəsilə istifadə etmək, məlumatları DeepSeek-in xidmətinə göndərməkdən fərqli bir vəziyyətdir. Bu fərqi siyasətinizdə aydınlaşdırın.
Tədqiqatçılar həmçinin bildiriblər ki, bəzi DeepSeek modelləri siyasi cəhətdən həssas mövzularda məzmun məhdudiyyətlərini əks etdirir. Əksər marketinq tapşırıqları üçün bu vacib deyil, lakin faktiki istifadə halları üçün çıxışları yoxlayın.
Seçimləri necə ədalətli müqayisə etmək olar?
Hər hansı bir şeyi dəyişməzdən əvvəl strukturlaşdırılmış test keçirin.
- Bir real tapşırıq və 100-dən 200-ə qədər real giriş seçin.
- Onları cari alət və bir və ya iki açıq model vasitəsilə işlədin.
- Çıxışları onlardan istifadə edəcək insanlarla birlikdə kor qiymətləndirin.
- İnfrastruktur və işçi heyətinin vaxtı daxil olmaqla, min tapşırıq üçün xərcləri ölçün.
- Sürəti və uğursuzluq dərəcəsini ölçün.
- Məlumatların işlənməsini yoxlayın: girişlər hara gedir, nə qeydə alınır, kimin ona girişi var.
Birləşdirilmiş mənzərəyə əsasən qərar verin. Bir qədər pis olan, lakin məlumatları daxildə saxlayan model bəzi müştərilər üçün doğru, bəziləri üçün isə yanlış seçim ola bilər.
Alien Road müştəri işində açıq çəkili modelləri necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıqda, Alien Road müştərinin AI istifadəsini topdan keçid təklif etmək əvəzinə tapşırıq-tapşırıq nəzərdən keçirir. Komanda hər tapşırıq üçün cari alətləri, aylıq həcmi, xərci və məlumat həssaslığını siyahıya alır, sonra açıq çəkili modelin nəzarəti və ya xərci yaxşılaşdıra biləcəyi namizədləri qeyd edir.
Namizədlər müştərinin komandası tərəfindən kor qiymətləndirmə ilə müştərinin real məlumatları üzərində yan-yana testdən keçir. Əgər açıq model qalib gələrsə, o, qeydiyyat və əvvəlki alətə keçid imkanı ilə idarə olunan mühitdə yerləşdirilir. Hesabatlar hər ay keyfiyyət ballarını, tapşırıq başına xərci və insidentləri müqayisə edir və performansı aşağı olan hər hansı tapşırıq geri qaytarılır.
Açıq modelin işlədilməsi nəyi əhatə edir?
Modeli özünüz işlətmək aparat və ya bulud GPU nümunəsi, vLLM və ya Ollama kimi xidmət aləti və həm keyfiyyət ehtiyaclarınıza, həm də büdcənizə uyğun model ölçüsü seçmək deməkdir. Daha kiçik versiyalar təvazökar aparatda işləyir, lakin mürəkkəb tapşırıqları daha pis idarə edir. Həmçinin səhvlər və cavab vaxtları üçün monitorinqə, giriş nəzarətlərinə və daha yaxşı versiyalar çıxdıqda modeli yeniləmək üçün plana ehtiyacınız var. Amazon Bedrock, Google Vertex AI və ya Azure kimi idarə olunan platformalar bir neçə açıq modeli host edir və bəzi nəzarət müqabilində bu işin çox hissəsini aradan qaldırır.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Komandanızın yerinə yetirdiyi hər bir AI dəstəkli tapşırığı, təxmini aylıq həcmi və məlumatın həssas olub-olmaması ilə siyahıya alın. Yüksək həcmli, dar və həssas olanları qeyd edin.
Onlardan birini seçin və host edilmiş oyun meydançası və ya Ollama kimi yerli alətdən istifadə edərək açıq çəkili model vasitəsilə əlli real nümunəni işlədin. Hər hansı bir qərar verməzdən əvvəl nəticələri cari alətinizlə müqayisə edin.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması