En una reciente publicación, se ha presentado un enfoque innovador para personalizar el modelo DeepSeek-R1 de 671 mil millones de parámetros mediante las avanzadas recetas de Amazon SageMaker HyperPod. Esta es la segunda parte de una serie que comenzó explorando la optimización de modelos destilados. Ahora, el enfoque se centra en la implementación detallada de técnicas para ajustar el modelo original, destacando las ventajas de su arquitectura Mixture of Experts (MoE).
El modelo, desarrollado por DeepSeek AI, ha mostrado resultados prometedores en múltiples benchmarks. Su entrenamiento intensivo con 14.8 billones de tokens le permite realizar tareas de aprendizaje de pocas y nulas muestras, adaptándose a escenarios no previstos inicialmente. Esto resulta especialmente beneficioso para sectores como el financiero o el médico, donde la capacidad de adaptación con datos específicos puede optimizar la eficacia del modelo.
No obstante, la personalización de modelos de gran tamaño supone un reto que requiere optimización cuidadosa para equilibrar costos, requisitos de implementación y efectividad del rendimiento. Aquí es donde las recetas de SageMaker HyperPod entran en juego, ofreciendo un enfoque integral para optimizar el proceso de entrenamiento distribuido y configuraciones de modelo, facilitando su integración con los sistemas de SageMaker.
El artículo detalla la arquitectura de solución, mostrando 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 el almacenamiento de puntos de control. Se describe un enfoque por etapas que abarca desde la descarga del modelo y la conversión de pesos hasta el ajuste fino mediante la técnica de Quantized Low-Rank Adaptation (QLoRA).
Además, se proporcionan instrucciones sobre los requisitos previos y la configuración del entorno, asegurando que los profesionales puedan seguir el proceso de manera efectiva en sus instalaciones de SageMaker.
En resumen, esta publicación no solo resalta la flexibilidad del modelo DeepSeek-R1, sino que también ofrece un marco claro para maximizar su eficiencia según necesidades específicas. La guía concluye invitando a los interesados a explorar el repositorio de recetas de SageMaker HyperPod en GitHub para una documentación completa y ejemplos prácticos, subrayando el compromiso continuo de AWS para apoyar la formación efectiva de modelos de inteligencia artificial.
