DeepSeek-Prover-V2-671B Nasıl Kurulur: Yapay Zeka Tutkunları için Adım Adım Rehber

Yaklaşık 2 dakika

DeepSeek-Prover-V2-671B Nasıl Kurulur: Yapay Zeka Tutkunları için Adım Adım Rehber

En büyük açık kaynak dil modellerinden birinin gücünü nasıl kullanabileceğinizi hiç merak ettiniz mi? 671 milyar parametreli DeepSeek Prover V2, akıl yürütme ve teorem ispatında sınırları zorluyor – ancak önce kurulum sürecini kontrol altına almanız gerekiyor. Bu dağ büyüklüğündeki görevi yönetilebilir adımlara bölelim.

Hazırlanın: Donanım Gereksinimleri

Model dosyalarını indirmeden önce kendinize sorun: “Sistemim bu işi kaldırır mı?”

GPU: En az NVIDIA A100 80GB – ancak çoklu GPU konfigürasyonları (örneğin 4x H100) ideal.
RAM: Sorunsuz çalışma için 500GB+ sistem belleği (daha küçük sistemlerde OOM hataları riski var).
Depolama: Model ağırlıkları ve geçici dosyalar için 1.5TB+ boş alan.

🚨 Gerçeklik Kontrolü: Yerel kurulum cesaret isteyen bir iş. Birçok kullanıcı bulut GPU örneklerini tercih ediyor (bunu birazdan inceleyeceğiz).

Adım 1: Model Ağırlıklarını İndirin

Hugging Face model deposuna gidin:

git lfs install
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-671B

⚠️ Zorluk Uyarısı: Yaklaşık 600GB+ büyüklüğündeki bu indirme, 10Gbps bağlantı ile bile 4+ saat sürebilir. İpucu: Kesintiye uğrayan indirmeleri devam ettirmek için rsync kullanın.

Adım 2: Çerçeve Savaş Alanınızı Seçin

İki ana yol var:

Yaklaşım	vLLM Çerçevesi	Transformers + CUDA
Hız	Verimlilik için optimize	Orta
Donanım Kullanımı	Verimli	Bellek yoğun
Kurulum Karmaşıklığı	Orta	Yüksek

Adım 3: vLLM Kurulum Rehberi

Çoğu kullanıcı için vLLM en iyi dengeyi sunar. İşte sihirli komut dizisi:

pip install vllm==0.6.6.post1 transformers -U  # Bağımlılık cehennemine baştan savaş açın

Dikkat Edilmesi Gereken: Eğer CUDA version mismatch hatası alırsanız:

nvcc --version  # CUDA 12.x+ sürümünü doğrulayın
pip uninstall torch -y && pip install torch --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

Adım 4: Modeli Başlatın

Parametrelerinizi hazırlayın:

from vllm import LLM, SamplingParams

model = LLM(model="path/to/DeepSeek-Prover-V2", tensor_parallel_size=4)  # 4 GPU mu? Burada belirtin
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, max_tokens=512)

Bulut Dağıtımı: Başarıya Kısayolunuz

Yerel donanımla zorlanıyor musunuz? Devasa LLM’ler için hile kodu olan LightNode’un GPU örnekleri hakkında konuşalım:

Hızlı Başlatma: Dakikalar içinde 1TB+ RAM’li bir H100 kümesi seçin
Önceden Yapılandırılmış: CUDA 12.3, PyTorch 2.3 ve vLLM hazır imajlar
Maliyet Tasarrufu: Model testi sırasında saniye bazlı ücretlendirme

👉 Neden donanım kısıtlamalarıyla uğraşasınız? Ön yatırım yapmadan kurumsal düzeyde GPU’lara anında erişim sağlayın.

Sorun Giderme Savaş Hikayeleri

Belirti: 80GB GPU ile bile CUDA Bellek Yetersizliği
→ Çözüm: activation offloading ve 8-bit kuantizasyonu etkinleştirin:

llm = LLM(model="DeepSeek-Prover-V2", quantization="awq", enforce_eager=True)

Belirti: Model 100 token sonra anlamsız çıktı veriyor
→ Neden: Yanlış tokenizer yolu. Doğrulayın:

ls ./config/tokenizer_config.json  # Model dizininde olmalı

Son Düşünceler: Bu Model Sizin İçin Uygun mu?

DeepSeek Prover V2’nin yetenekleri – matematiksel akıl yürütmeden kod sentezine kadar – etkileyici olsa da, donanım gereksinimleri onu uzmanlara yönelik bir araç yapıyor. Çoğu geliştirici için daha küçük varyantlarla (örneğin 8B distill modeli) başlamak daha hızlı iterasyon sağlar.

Profesyonel İpucu: Bu kurulumu LightNode’un spot örnekleri ile eşleştirerek maliyet etkin deneyler yapabilirsiniz. Tokyo’dan Teksas’a kadar uzanan küresel GPU kümeleri, nerede olursanız olun düşük gecikmeli erişim sağlar.

Unutmayın: Yapay zeka ustalığı yolu kaba kuvvetle değil – akıllı kaynak yönetimiyle ilerler. Savaşlarınızı akıllıca seçin ve gerektiğinde ağır yükü buluta bırakın.