この記事はWeChat公式アカウント「Xiangjiang Data Review」からのもので、Lao Yang氏が執筆し、著者の許可を得て掲載したものです。

DeepSeekは現在、非常に高い人気を誇り、様々な業界におけるイノベーションと変革の「ゲームチェンジャー」となりつつあります。一部の従来型企業の経営者は、独自のAIモデルを持つことで市場競争力を大幅に向上させ、インテリジェントな変革とアップグレードを実現できると考えています。彼らは、金融リスク予測からサプライチェーン最適化、顧客サービスに至るまで、あらゆるものがよりスマートで効率的になると予測しており、DeepSeekのモデルは自社のビジネスにとって極めて重要であると考えています。そのため、多くの経営者は、いわゆるAIドリブンインテリジェンスを実現し、コスト削減と効率性向上を目指して、DeepSeekを非公開で導入したいと考えています。しかし、実際の導入となると、企業のIT部門はしばしば途方に暮れてしまいます。どのように進めれば良いのでしょうか？市場には経験不足が課題となっています。現在のジレンマは、AIを効果的に活用し、「コスト削減と効率性向上」を実現し、様々な落とし穴を回避するという、経営陣のニーズを満たすことにあります。

何をするか？

Lao Yang 氏は、企業は DeepSeek を導入する前に次の 3 つのことを理解する必要があると考えます。

まず、急いで機器を購入せず、まずはニーズを特定してください。

テクノロジーに判断を左右されてはいけません！サーバーの購入を急ぐのはやめましょう。事業部門と複数回会議を開き、最も困難な分野を特定しましょう。例えば、法務部門は数え切れないほどの契約書をレビューするのに目が回るような状況かもしれませんし、カスタマーサービス部門は電話対応に追われて声が枯れてしまうかもしれません…これらはAIが活躍すべき具体的なシナリオです。計算してみましょう。AIによってカスタマーサービスの効率が30%向上するとしたら、年間でどれだけの人件費を削減できるでしょうか？これらの数字は、上司に予算を割り当てるよう説得する鍵となるでしょう。

第二に、ハードウェアが高価であるほど必ずしも優れているわけではありません。

多くの企業のIT部門は、上司からのプレッシャーを受け、DeepSeekをプライベートに実行できるようにサーバーを急いで構築します。しかし、サーバー構成が低スペックすぎて古いバージョンしか使用できず、期待したパフォーマンスが得られなかったり、最高スペックのモデルを購入して数十万ドルを費やしたにもかかわらず、1日あたりの利用率が10%にも満たなかったりすることがよくあります。つまり、高価なハードウェアが必ずしも優れているとは限りません。重要なのは、企業の実際のニーズを満たすことです。無駄なハードウェアコストは、企業が見落としがちな点です。さらに、データセキュリティのために、AI専用のネットワーク領域を確保する必要があります。

3つ目に、データの準備が予想以上に複雑でした。

データはディープラーニングの基盤です。従来型の企業の中には、デジタルトランスフォーメーションを早期に開始したため、複雑なアーキテクチャを持つ膨大なデータを抱えているところもあります。例えば、ある製造会社は、10年近く蓄積された注文データの整理だけで3ヶ月を費やしました。これは早いと言えるでしょう。初期段階では、各事業部門が積極的に協力する必要がありました。一方、ラオ・ヤン氏は3つの重要な点を強調しています。

1. まず、顧客情報や財務データなどの機密コンテンツを分離します。

2. 専門ツールを使用してラベルをすばやく貼り付けると、作業効率が向上します。

3. トレーニング中はデータの匿名化が不可欠です。

したがって、DeepSeekを導入する前に、ビジネスの問題点とニーズを理解することが不可欠です。社内のビジネスプロセスを綿密に見直し、DeepSeekを適用できる領域を特定してください。次に、社内の技術チームのスキルレベルを評価します。必要な専門知識が不足している場合は、事前にトレーニングを実施するか、外部の技術専門家を招き、モデルの効果的な導入と定期的なメンテナンスを確実に実施できるようにしてください。最後に、そして最も重要なのは、サーバーのハードウェアリソースを慎重に計画することです。ビジネスの規模とDeepSeekの使用頻度に基づいて、必要なハードウェアリソースを見積もります。

DeepSeekは非常に高い計算能力を必要とし、通常は高性能GPUサーバーを必要とします。大量のデータを高いリアルタイム性で処理する企業では、GPUクラスターが必要になる場合があります。多くの従来型ビジネスオーナーは、DeepSeekがオープンソースで無料であると信じているため、サーバーハードウェアへの投資に消極的になり、最終的には無駄な投資につながります。そのため、企業の特定のニーズに合わせてカスタマイズされたハードウェアサーバーリソースプランを策定することが不可欠です。

アプリケーションをデプロイするにはどうすればいいですか?

ステップ 1: ビジネスに適した DeepSeek バージョンを選択してインストールします。

貴社の現在のサーバーのパフォーマンスに基づき、DeepSeekの公式チャネルから対応するモデルファイルをダウンロードしてください。公式ウェブサイトに掲載されている詳細なインストールガイドに従って、選択したサーバーにインストールしてください。インストール時には、モデルの実行パスやデータの保存場所などのパラメータを正しく設定してください。インストール後、簡単なテストを実施し、モデルが正常に起動して動作するかどうかを確認してください。

ステップ 2: データを調整し、前処理を実行します。

このステップは、ビジネスデータの収集が必要となるため、最も簡単になることもあれば、最も難しいこともあります。カスタマーサービスのチャットログ、製品ドキュメントなど、社内データとビジネス関連データをすべて収集する必要があります。これらのデータは徹底的にクリーンアップし、不要な情報、重複情報、不正確な情報を削除してください。次に、DeepSeekモデルの要件に応じてデータ形式を変更し、適切なアノテーションを追加します。例えば、テキスト分類を行う場合、モデルがこのデータからより効果的に学習し、活用できるように、各テキストがどのカテゴリに属する​​かを明確にラベル付けする必要があります。

ステップ3: モデルを微調整する

前処理済みの企業データを用いて、DeepSeek内でモデルを微調整します。微調整では、学習率や反復回数などのパラメータを、企業固有のビジネスシナリオやデータ特性に合わせて正確に設定する必要があります。複数回の微調整と評価を経て、モデルのパフォーマンスを継続的に最適化し、精度や再現率などの指標が企業のデータに対して理想的なレベルに達するようにします。この段階では高度な専門知識が必要となるため、一部の従来型企業では、専門的なサードパーティの技術チームに支援を求めることをお勧めします。

インストールとモデルのトレーニングが完了したら、次のステップはビジネスシナリオへの統合です。これは、細かく調整されたDeepSeekモデルを企業の既存の業務システムに巧みに統合し、効率性を向上させ、経済的価値を生み出すことを意味します。ここでLao Yang氏（ニックネーム）が強調したいのは、DeepSeekのインストールとデバッグが終わりではなく、DeepSeekが継続的に価値を生み出すためには継続的な反復作業が必要であるということです。そのため、企業は実際の業務運用におけるモデルのパフォーマンスを定期的に確認する仕組みを構築する必要があります。ビジネスの発展に伴いデータは変化するため、継続的に新しいデータを収集し、モデルをトレーニング・最適化し、常に良好なパフォーマンスを維持することが不可欠です。同時に、DeepSeek公式チームからの新しい発表にも細心の注意を払うことが重要です。新機能や最適化があれば、速やかに社内アプリケーションに実装し、モデルの潜在能力を最大限に引き出し、ビジネスにさらなる価値をもたらしましょう。