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DeepSeek R1 其中 R1 是什么意思
DeepSeek R1中的R1是Reasoning 1的缩写,表示这是DeepSeek系列中专注于推理能力的第一个版本。
DeepSeek-R1是基于DeepSeek-V3的进一步优化,通过强化学习(RL)和蒸馏技术提升推理能力。它支持长上下文推理(128K tokens)和多任务推理,并在多个推理基准测试中表现优异,超越了OpenAI和Claude等模型。DeepSeek-R1的发布,不仅是一项技术突破,也让资本市场、算力中心、AI开源生态乃至未来产业格局发生了深远变化。
此外,DeepSeek-R1还提供了多个蒸馏模型的权重,用户可以根据需求选择合适的模型。其权重文件以safetensors
格式提供,支持高效加载和跨平台兼容性。DeepSeek-R1的开源与低成本的特性以及技术创新,使得它成为了AI领域的一颗新星。
safetensors格式 是什么意思
safetensors
格式是一种专为存储神经网络权重和模型参数而设计的文件格式,具有高效、跨平台和安全的特点。以下是对safetensors
格式的详细解释:
safetensors
格式避免了使用序列化任意代码的方式,因此加载safetensors
文件不会执行任何潜在的恶意代码。这与传统的存储格式(如PyTorch的.pt
或.pth
文件)相比,具有显著的安全性优势。传统的.pt
文件使用Python的pickle序列化实现,这可能会被恶意代码利用,执行任意代码,导致安全隐患。而safetensors
则是一种纯二进制格式,不依赖pickle,因此更加安全。
safetensors
格式使用二进制存储,比JSON等文本格式占用空间更少,存储效率更高。
它支持零拷贝(zero-copy)加载,适合大规模模型。这意味着可以从磁盘直接映射到内存,无需额外的解压或复制,从而提高了加载效率。
safetensors
格式适用于多种深度学习框架,如PyTorch、TensorFlow等,具有良好的兼容性。这使得它可以在不同的深度学习环境中广泛使用。
保存模型到safetensors
格式非常简单。以PyTorch为例,可以使用from safetensors.torch import save_file
函数来保存模型权重。
加载safetensors
格式的模型权重同样方便,可以使用from safetensors.torch import load_file
函数来加载。
safetensors
格式在Hugging Face模型存储中得到了广泛应用。Hugging Face已逐步将预训练模型的权重文件迁移到safetensors
格式,用户可以更快、更安全地加载模型文件。
在分布式训练(如多GPU)或大模型推理中,safetensors
格式通过零拷贝方式直接加载权重到内存,提高了训练效率。
在开源项目中,使用safetensors
格式可以安全加载模型权重,避免恶意.pt
文件的潜在风险。
尽管safetensors
格式在多个方面表现出色,但它也存在一些局限性。例如,作为一个相对较新的格式,其生态系统和社区支持尚不如PyTorch或TensorFlow那样广泛。
目前主要与PyTorch集成良好,对于其他深度学习框架的支持仍在开发中。
相比一些复杂的模型存储格式,safetensors
更加专注于张量存储,可能缺乏某些高级功能,如模型版本控制或复杂的元数据管理。
综上所述,safetensors
格式是一种现代化的安全、高效存储格式,专注于神经网络权重和张量的存储。它在安全性、高效性和兼容性方面具有显著优势,适用于像Hugging Face Transformers这样需要处理大规模模型的场景。然而,它也存在一些局限性,需要在使用过程中注意。