DeepSeek-V2.5: Un salto nella generazione testi e codifica

DeepSeek-V2.5 è l'ultima versione del modello AI open-source sviluppato da DeepSeek AI. Si distingue per un'innovativa combinazione di abilità, unendo la capacità conversazionale di DeepSeek-V2-Chat e la potenza di codifica di DeepSeek-Coder-V2-Instruct. Grazie a miglioramenti nelle prestazioni e una più stretta adesione alle preferenze degli utenti, questo modello si posiziona tra i leader del settore.

Caratteristiche Principali di DeepSeek-V2.5

Potente integrazione di funzioni

Il modello di intelligenza artificiale DeepSeek-V2.5 integra con successo le capacità di conversazione e codifica, rendendolo versatile sia per semplici chat sia per complesse operazioni di programmazione. Questo lo distingue dalle versioni precedenti, che avevano funzioni separate.

Prestazioni migliorate

Rispetto ai suoi predecessori, DeepSeek-V2.5 eccelle in diversi benchmark:

• HumanEval Python: 89% di successo
• MT-Bench: Punteggio di 9.02
• AlignBench: 8.04

Questi risultati lo collocano tra i modelli AI più performanti, competendo con titani del settore come GPT-4 e LLaMA3.

Gestione di grandi volumi di dati

Con 236 miliardi di parametri e una capacità di contesto di 128K token, DeepSeek-V2.5 è capace di elaborare documenti complessi e query intricate con grande efficienza.

API accessibile

Uno dei punti di forza di DeepSeek-V2.5 è la sua API economica: a partire da soli $0.14 per milione di token, diventa accessibile anche per piccoli sviluppatori che vogliono integrare funzionalità AI avanzate.

Come installare DeepSeek-V2.5

Per utilizzare il modello localmente, è necessario seguire questi passaggi:

Requisiti di sistema

Assicurarsi di disporre di almeno 80 GB di memoria GPU su 8 GPU per eseguire il modello in formato BF16 durante l'inferenza.

Configurazione dell'ambiente

1. Installare le librerie necessarie:

   pip install transformers vllm huggingface_hub

2. Scaricare il modello con il seguente comando Hugging Face:

   huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-V2.5 --local-dir ./DeepSeek-V2.5

3. Eseguire il modello con il codice Python:

   from transformers import AutoTokenizer
   from vllm import LLM, SamplingParams
   
   max_model_len, tp_size = 8192, 8
   model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-V2.5"
   
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
   llm = LLM(model=model_name, tensor_parallel_size=tp_size, max_model_len=max_model_len)
   
   sampling_params = SamplingParams(temperature=0.3, max_tokens=256)
   messages_list = [
      [{"role": "user", "content": "Who are you?"}],
      [{"role": "user", "content": "Translate this into Chinese."}],
      [{"role": "user", "content": "Write quicksort in C++."}],
   ]
   
   prompt_token_ids = [tokenizer.apply_chat_template(messages) for messages in messages_list]
   outputs = llm.generate(prompt_token_ids=prompt_token_ids, sampling_params=sampling_params)
   
   generated_text = [output.outputs.text for output in outputs]
   print(generated_text)

Utilizzi di DeepSeek-V2.5

Una volta installato, DeepSeek-V2.5 può essere usato per vari scopi, tra cui:

• Conversazioni AI: Risposte fluide e naturali in base agli input dell'utente.
• Generazione di codice: Creazione di script in più linguaggi di programmazione.
• Gestione di compiti complessi: Esecuzione di calcoli, logica e molto altro.

Esempi di prompt

Il modello risponde a richieste strutturate utilizzando il seguente formato di prompt:

<|begin_of_sentence|>{system_message}<|User|>{user_message}<|Assistant|>

Questo formato favorisce un'interazione chiara e precisa tra l'utente e l'assistente AI.

Prestazioni di DeepSeek-V2.5

Le prestazioni di DeepSeek-V2.5 sono notevoli rispetto alle versioni precedenti. Ecco alcuni dei benchmark più rilevanti:

Questi risultati mostrano come DeepSeek-V2.5 non solo abbia superato le precedenti versioni, ma si sia piazzato tra i migliori modelli AI attualmente disponibili, offrendo prestazioni paragonabili ai giganti del settore.