Negli ultimi mesi, il campo dell'intelligenza artificiale ha visto l'emergere dei modelli di ragionamento LLM , che promettono di rivoluzionare il modo in cui le applicazioni e i dispositivi interagiscono con gli utenti. In questo contesto, OpenAI si è affermata come pioniere, mentre DeepSeek sta guadagnando terreno come attore significativo nel panorama globale. Recentemente, AMD ha annunciato la propria intenzione di abbracciare questa innovazione, supportando l'esecuzione dei modelli DeepSeek in locale attraverso i suoi chip Ryzen AI e Radeon.
Integrazione dei modelli DeepSeek con l'hardware AMD
L'azienda AMD ha pubblicato un articolo sul suo blog ufficiale, descrivendo l'integrazione del modello DeepSeek-R1 sui processori Ryzen AI e sulle schede grafiche Radeon. Secondo la società, implementare questo modello è semplice e accessibile, grazie a strumenti come LM Studio, un'applicazione multi-piattaforma che permette di utilizzare i modelli AI direttamente sui PC. A differenza delle soluzioni basate su cloud, LM Studio offre l'opportunità di lavorare offline, garantendo maggiore autonomia agli utenti.
Utilizzando LM Studio, gli utenti possono accedere a un'interfaccia grafica intuitiva. Per iniziare è sufficiente installare il driver Adrenalin 25.1.1 o una versione successiva e scaricare LM Studio, selezionando la versione ottimizzata per i chip Ryzen AI. Una volta avviato LM Studio, gli utenti possono esplorare la scheda Discover e scegliere la versione più adatta del modello DeepSeek-R1.
Distillazione dei modelli AI: un processo chiave
La distillazione è un passaggio fondamentale per l'efficienza dei modelli di intelligenza artificiale. Consiste nell'addestrare un modello più piccolo - il cosiddetto student model - utilizzando un modello più grande e complesso, chiamato teacher model. Questo approccio consente di ridurre le dimensioni e i requisiti computazionali, mantenendo un buon livello di accuratezza nelle risposte. I modelli distillati risultano più leggeri e sono in grado di funzionare su hardware non professionale senza compromettere la qualità delle risposte.
Nel caso di DeepSeek-R1, le versioni distillate offrono prestazioni più ottimizzate rispetto al modello originale, pur preservando le capacità di ragionamento. AMD ha raccomandato il modello Qwen 1.5B come un buon punto di partenza per gli utenti, evidenziando le sue performance stabili. I modelli di dimensioni maggiori, in particolare, tendono a migliorare ulteriormente le abilità di ragionamento.
Quantizzazione e facilità d'uso
Un aspetto cruciale da considerare quando si utilizza LM Studio è la configurazione della quantizzazione. Questa tecnica prevede la modifica dei pesi del modello a 4 bit, piuttosto che mantenere i tradizionali 16 o 32 bit. Tale scelta riduce drasticamente l'uso della memoria e migliora la velocità di esecuzione del modello, anche se comporta una leggera perdita di precisione. Nella sezione di LM Studio, AMD consiglia di verificare le impostazioni di quantizzazione Q4 K M per massimizzare l'efficienza.
Per avviare il modello, gli utenti possono semplicemente cliccare su Download e poi navigare nella scheda Chat di LM Studio. Qui, selezionano 'Manually select parameters' e regolano l'impostazione di GPU Offload Layers al valore massimo. Questi passaggi permettono di avviare l'istanza locale del modello, consentendo così di iniziare un'interazione diretta per testare i risultati ottenuti in tempo reale.
La sinergia tra AMD, DeepSeek e la tecnologia LLM rappresenta una tappa importante nello sviluppo di sistemi d’intelligenza artificiale più accessibili e performanti, capaci di funzionare in modo efficiente anche su hardware di consumo. La continua innovazione in questo campo apre nuove strade per applicazioni pratiche e interazioni più fluide tra l'utente e le macchine.