Возможности модели нейросети DeepSeek R1 на Nvidia Build
Что такое DeepSeek R1?
DeepSeek R1 — это рассуждающая модель нейросети от китайских разработчиков, созданная для выполнения творческих и технических задач, требующих логического мышления, анализа данных и генерации контента. Нейронка отличается от других LLM тем, что демонстрирует последовательность своего «мышления», то есть показывает, на чём основываются выводы модели.
Описание последовательности действий нейросети DeepSeek R1 — очень полезная фича для пользователей.
Во-первых, в ходе рассуждений модель объясняет свои действия. Это облегчает работу с кодом, логическими задачами, творческим письмом.
Во-вторых, если модель совершает ошибку, её будет легче заметить и исправить. Например, указать, что определённая причина является неверной, либо есть изъян в последовательности действий.
Что такое Nvidia Build?
Nvidia Build — облачная платформа, предоставляющая доступ к моделям нейронных сетей и производительным GPU для разработчиков, исследователей, энтузиастов и компаний, работающих в сфере ИИ (например, занимающихся машинным обучением).
Как пользоваться DeepSeek R1 на Nvidia Build?
- Перейти на сайт Nvidia с размещённой моделью;
- Настроить параметры LLM. Например, изменить температуру, максимальное количество токенов и т.д. Если вы уже запускали нейросети локально, проблем с модификацией не будет. Впрочем, использовать языковую модель можно и без дополнительной настройки;
- Ввести свой запрос;
- Подождать завершения генерации.
Также можно подключить модель через API. Код для подключения и получения ключа находится в правой части экрана:

В чём разница между Nvidia и основным проектом DeepSeek?
На Nvidia модель хостится отдельно. Это и плюс, и минус. Например, если сервера DeepSeek лежат, на отдельном репозитории нейросеть может запускаться без проблем. Однако бесплатное демо заметно ограничено по длине контекста (максимальное количество токенов — 4096), что чертовски мало для длинных рассуждений. Поэтому решение спорное и подойдёт лишь для коротких запросов и базового теста возможностей LLM.
Другим преимуществом размещения нейросети DeepSeek R1 на Nvidia является возможность настройки параметров. На сайте и приложении разработчиков модели таких опций нет.
Ещё один заметный минус: помимо длины контекста, есть очередь на запуск модели. Максимальное количество ожидающих во время теста доходило до 100 человек! В худшем случае приходилось ждать генерации по пять минут! Хотя подобные задержки — редкость, это стоит учитывать, если вы собираетесь пользоваться платформой на постоянной основе.
У сайта и приложения DeepSeek есть существенные преимущества: больше размер контекстного окна, нет очередей на запуск R1.
Если вы не планируете настраивать параметры LLM и не беспокоитесь о конфиденциальности данных, запускать модель профитней на оригинальной платформе, чем на сайте Nvidia. Впрочем, если сервера DS будут часто не справляться с нагрузкой, Build можно использовать в качестве резервной платформы для эпизодического создания контента.
Возможности нейросети DeepSeek R1 на платформе Nvidia
Вы можете использовать нейросеть R1 для:
- Генерации коротких текстов. Подойдёт для создания промо, заголовков и описаний для новостных статей, постов для социальных сетей;
- Анализа данных, интерпретации статистической информации;
- Решения логических и математических задач;
- Исследований, создания творческих публикаций;
- Создания юмористических постов, рекламных креативов;
- Поиска идей для бизнеса и личного блога;
- Сравнения информации из нескольких источников;
- Перевода и редактирования статей на разных языках;
- Получения советов, рекомендаций, справочной информации;
- Составления списков;
- SEO оптимизации.
Помимо DS, на сайте есть множество других моделей, подходящих для работы и творчества.
Понравилась статья?
Поддержите автора репостом, комментарием, подпиской на Telegram и другие страницы!

