การปรับใช้ DeepSeek R1 บน Sangfor HCI ปลดล็อกศักยภาพแห่งอนาคต

การผสานรวม Large Language Models (LLM) เข้ากับการดำเนินธุรกิจไม่ใช่แนวคิดแห่งอนาคตอีกต่อไป แต่ได้กลายเป็นแนวทางปฏิบัติที่จำเป็นในปัจจุบัน องค์กรทั่วโลกต่างมุ่งเน้นการใช้งาน AI ในการทำงานหลายด้าน ซึ่งการปรับใช้แบบโมเดล AI อย่าง DeepSeek R1 บนโครงสร้างพื้นฐานแบบไฮเปอร์คอนเวิร์จ (Hyper-Converged Infrastructure: HCI) กำลังเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำคัญ ดังนั้น บทความนี้จะมาสำรวจว่า DeepSeek R1 ซึ่งเป็น AI แบบจำลองภาษาแบบโอเพนซอร์สว่า สามารถทำงานร่วมกับ HCI ได้อย่างไร ทั้งในการประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมเฉพาะทาง การกำหนดประสิทธิภาพ เพิ่มความสามารถในการขยายตัว และกระตุ้นนวัตกรรมใหม่ ๆ อย่างไร

แนวทางการประยุกต์ใช้ LLMs 

ก่อนการเปิดตัวของ AI แบบ Open-Source อย่าง DeepSeek R1 องค์กรส่วนใหญ่มักนำ Large Language Models มาประยุกต์ใช้ตามแนวทางปฏิบัติต่าง ๆ ที่เหมาะสมตามความต้องการ ซึ่งแต่ละแนวทางก็สร้างโอกาสและความท้าทายที่ต่างกันไป เช่น

• Pre-Trained Models via APIs : ธุรกิจจำนวนมากพึ่งพาโมเดล LLMs ที่ได้ผ่านการฝึกฝนมาแล้ว ซึ่งนำเสนอโดยบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ผ่าน APIs ยกตัวอย่างเช่นโมเดล GPT-3 หรือ BERT ให้ธุรกิจเข้าถึงความสามารถของ AI ได้อย่างสะดวกรวดเร็วมากขึ้น แต่มักมาพร้อมกับข้อจำกัดบางประการ เช่น ต้นทุนสูง ขาดการปรับแต่ง และการพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานของบุคคลที่สามเป็นหลัก
• Fine-Tuning Existing Models : องค์กรบางแห่งอาจปรับแต่งโมเดล AI ที่ผ่านการฝึกฝนมาแล้วเพิ่มเติม ซึ่งทำบนชุดข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ของตนเพื่อให้สอดคล้องกับงานเฉพาะทางมากขึ้น แม้ว่าวิธีนี้จะปรับปรุงความเกี่ยวข้องของบริบทในการโต้ตอบของ AI แต่ก็มักต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมากในการประมวลผลและฝึกฝน ประกอบกับความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง จึงมีต้นทุนค่อนข้างสูง ทำให้ธุรกิจขนาดเล็กเข้าถึงได้ยาก
• Building Models from Scratch : คือ การสร้างโมเดล LLM เองจากศูนย์ โดยองค์กรที่มีเงินทุนและความเชี่ยวชาญทางเทคนิคสามารถลงทุนสร้าง LLMs ของตัวเองตั้งแต่เริ่มต้น ด้วยวิธีนี้ องค์กรสามารถควบคุม AI ได้สูงสุด แต่แน่นอนว่ามีต้นทุนสูงและใช้เวลาค่อนข้างนาน ซึ่งมักใช้เวลาหลายปีในการพัฒนาและปรับปรุง
• Hybrid Approaches : แนวทางนี้เป็นการรวมโมเดล AI ที่ผ่านการฝึกฝนมาแล้วกับโมดูลที่สร้างขึ้นเอง หรือใช้ร่วมกับระบบ Rule-Based System ซึ่งเป็นกลยุทธ์ที่พบได้บ่อยเช่นกัน โดยวิธีนี้จะช่วยให้ธุรกิจสามารถสร้างสมดุลในการใช้งาน ทั้งในด้านความยืดหยุ่นและต้นทุน แต่มักส่งผลให้มีระบบที่ซับซ้อนและยากต่อการบำรุงรักษา

อย่างไรก็ตาม การนำ LLMs มาใช้ในองค์กรมักมาพร้อมกับความท้าทายที่สำคัญ เช่น ความต้องการใช้ทรัพยากรจำนวนมากสำหรับการประมวลผล ความซับซ้อนในการผสานรวมกับระบบที่มีอยู่ และความจำเป็นในการมีผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางสำหรับจัดการและปรับแต่งโมเดล AI นอกจากนี้ ความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความปลอดภัยอาจเป็นอุปสรรคต่อการนำไปใช้งานในระยะยาว

การมาถึงของโมเดล AI แบบ Open-Source 

DeepSeek R1 คือ AI แบบ Open-Source ที่ได้เปิดตัวไปเมื่อต้นปี 2025 ซึ่งเผยซอร์สโค้ด (Source-Code) สู่สาธารณะ ส่งผลให้การนำ AI ขั้นสูงมาใช้งานง่ายขึ้น โดยโมเดล AI ล่าสุดในซีรีส์ DeepSeek อย่าง DeepSeek-R1 ซึ่งทำงานได้ดีกว่า OpenAI-o1 ในการทดสอบหลายรายการและได้ถูกเผยแพร่แบบ Open-Source ทำให้ได้รับความสนใจอย่างกว้างขวาง 

โดยแบบจำลอง DeepSeek R1 ดั้งเดิมมีพารามิเตอร์จำนวน 671 พันล้านตัว กระบวนการถ่ายทอดความรู้ (Distillation) ได้สร้าง DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/7B/14B/32B และ DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B/70B ในบรรดาโมเดลเหล่านี้ โมเดล 7B นั้นสามารถก้าวข้ามจำลองโอเพนซอร์สที่ทันสมัยที่สุดในขณะนั้นคือ QwQ-32B-Preview ในการทดสอบทางคณิตศาสตร์ (AIME 2024) โดยความสามารถในการอนุมานของแบบจำลอง 14B เหนือกว่า QwQ-32B-Preview อย่างครอบคลุม และแบบจำลอง 32B สามารถแข่งขันกับ OpenAI O1-mini ได้ ซึ่งแบบจำลอง 1.5B ก็สามารถใช้งานได้จริงแล้ว

อ้างอิง DeepSeek

หลังกระบวนการสกัดความรู้ (Distillation) ความต้องการในทรัพยากรของ AI ได้ลดลงอย่างมีนัยสำคัญ โดยแบบจำลอง 1.5B สามารถทำงานได้โดยไม่ต้องใช้ GPU ส่วนโมเดลเวอร์ชัน 7B นั้นแนะนำให้ใช้งานสำหรับ VRAM 8GB+ (RTX 3070/4060) แบบจำลอง 14B ต้องการ VRAM 16GB (RTX 4090) และแบบจำลอง 32B ต้องการเพียง VRAM 24GB (RTX 3090 สองตัว) เท่านั้น กล่าวได้ว่า เทคโนโลยี Distillation ของ DeepSeek ได้ทำให้การย่อขนาด AI กลายเป็นแนวปฏิบัติที่นิยมมากขึ้น ซึ่งช่วยแก้ไขปัญหาความซับซ้อนในเรื่องต้นทุนของการใช้งานส่วนตัว

นอกจากนี้ ลักษณะการเผยแพร่แบบ Open-Source ของ DeepSeek ช่วยให้องค์กรต่าง ๆ สามารถปรับแต่งโมเดล AI ให้เข้ากับความต้องการเฉพาะทางได้ โดยปราศจากข้อจำกัดด้านกรรมสิทธิ์ของซอฟต์แวร์ ซึ่งการนำ DeepSeek AI มาผสานรวมกับ HCI จะช่วยให้การปรับใช้และการจัดการง่ายขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผล เสริมความแข็งแกร่งด้านความปลอดภัย และความน่าเชื่อถือ พร้อมช่วยลดต้นทุน

การปรับใช้ DeepSeek R1 ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ 

DeepSeek R1 มีความสามารถในการเรียนรู้เชิงลึกที่ทรงพลัง และสามารถประยุกต์ใช้ได้อย่างกว้างขวางในหลากหลายอุตสาหกรรม มาดูกันว่ามีแนวทางการใช้งานรูปแบบใดบ้าง

Office Automation 

DeepSeek สามารถผสานรวมเข้ากับซอฟต์แวร์ที่ใช้ในออฟฟิศ เพื่อประมวลผลข้อความหรือ Text แบบอัจฉริยะ การสร้างรายงานอัตโนมัติ และอื่น ๆ ความสามารถนี้จะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพในการทำงาน ลดการทำงานที่ซ้ำซ้อน และเพิ่มความสะดวกในการดำเนินงานภายในสำนักงาน

การประมวลผลภาษาอย่างเป็นธรรมชาติ 

DeepSeek ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในงานอย่างการสร้างข้อความ ตอบคำถาม การแปลภาษาแบบใช้เครื่อง (Machine Translation) และการสรุปเนื้อหา อีกทั้งยังสามารถสร้างเนื้อหาคุณภาพสูงด้วยภาษาที่เป็นธรรมชาติ เช่น บทความ รายงาน และเรื่องเล่าต่าง ๆ พร้อมให้คำตอบที่แม่นยำแก่ผู้ใช้งาน ทำให้เกิดบริการลูกค้าแบบอัจฉริยะและผู้ช่วยเสมือนจริง และอำนวยความสะดวกในการแปลภาษาและการสรุป เพื่อช่วยให้ผู้ใช้งานได้รับข้อมูลสำคัญอย่างรวดเร็ว

การพัฒนาซอฟต์แวร์ 

DeepSeek สามารถช่วยในการสร้างโค้ด การเติมโค้ด และการปรับปรุงโค้ด ซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพการพัฒนาคุณภาพของโค้ดได้อย่างมีนัยสำคัญ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถพัฒนาฟีเจอร์ต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็ว ลดเวลาในการเขียนโค้ดและภาระงาน ทั้งยังช่วยในการวิเคราะห์และปรับปรุงโค้ดที่มีอยู่ เพื่อเพิ่มความสามารถในการอ่านและประสิทธิภาพการทำงาน

การศึกษา 

DeepSeek สามารถใช้เพื่อพัฒนาเครื่องมือช่วยเหลือทางการศึกษา (Educational Assistance Tool) ให้คำแนะนำการเรียนรู้ที่เฉพาะบุคคล โดยอ้างอิงตามความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของนักเรียน ช่วยให้นักเรียนเข้าใจสื่อเรียนรู้ต่าง ๆ ได้ดีขึ้น พร้อมปรับปรุงผลลัพธ์การเรียนรู้ และสามารถผสานรวมกับแพลตฟอร์มการศึกษาออนไลน์สำหรับการสนับสนุนเชิงวิชาการแบบเรียลไทม์อีกด้วย

การปรับใช้แบบ On-Premise ในสถานที่ขององค์กร 

การใช้งานในสถานที่ทั่วไปของ DeepSeek เช่น

1. การสร้างฐานความรู้อัจฉริยะระดับองค์กร (Enterprise-Level Intelligent Knowledge Base)
2. การพัฒนาผู้ช่วยสำนักงานระดับองค์กร (Enterprise-Grand Office Assistant)

ประสิทธิภาพโมเดลพื้นฐานของ DeepSeek 

ประสิทธิภาพแบบจำลองพื้นฐาน

Typical on-premises applications of DeepSeek include:

1. Building enterprise-level intelligent knowledge bases
2. Developing enterprise-grade office assistants

DeepSeek Basic Model Performance

Basic Model Performance​

​

คำแนะนำการกำหนดค่าโมเดล (อิงตามแผนการใช้ ollama โดยใช้โมเดลที่ลดขนาดแบบ INT4) 

แบบจำลอง 7B ซึ่งมีพารามิเตอร์ 7 พันล้านตัว ได้รับการออกแบบให้มีความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและการใช้ทรัพยากร ทำให้เหมาะสำหรับการปรับใช้บนระบบ Sangfor HCI ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างการปรับใช้ที่ประสบความสำเร็จ และรายละเอียดการกำหนดค่าพารามิเตอร์:

ทำไมต้องผสานรวม DeepSeek R1 กับ HCI? 

• การปรับใช้และการจัดการที่ง่ายขึ้น 
  • Plug-and-play - แพลตฟอร์ม Sangfor HCI มอบสภาพแวดล้อมเสมือนแบบ Pre-integrated ช่วยให้สามารถเริ่มต้นใช้ DeepSeek ได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่ต้องทำการกำหนดค่าที่ซับซ้อน
  • การจัดการแบบรวมศูนย์ - ด้วยอินเทอร์เฟซการจัดการของ Sangfor HCI ผู้ใช้งานสามารถจัดการ Virtual Machine พื้นที่จัดเก็บข้อมูล และทรัพยากรเครือข่ายของ DeepSeek ได้แบบรวมศูนย์ ทำให้การดำเนินงานด้านไอทีง่ายขึ้น
• ประสิทธิภาพและความมีประสิทธิผลที่เพิ่มขึ้น 
  • การประมวลผลประสิทธิภาพสูง - สถาปัตยกรรมแบบ Distributed ของแพลตฟอร์ม Sangfor HCI ให้การคำนวณประสิทธิภาพสูง พื้นที่จัดเก็บข้อมูล และทรัพยากร GPU เพื่อตอบสนองความต้องการในการคำนวณของ DeepSeek
  • การปรับขนาดทรัพยากรแบบยืดหยุ่น - แพลตฟอร์ม Sangfor HCI รองรับการปรับขนาดทรัพยากรที่ยืดหยุ่นตามความต้องการของ DeepSeek เพื่อป้องกันการสูญเสียทรัพยากรโดยไม่จำเป็น
  • Data Localization - การจัดเก็บข้อมูลของ DeepSeek แบบ Local ช่วยลดความล่าช้าของเครือข่ายและปรับปรุงประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูล
• ความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือที่มากขึ้น 
  • ความปลอดภัยของข้อมูล - แพลตฟอร์ม Sangfor HCI มีความสามารถในการรักษาความปลอดภัย เช่น การเข้ารหัสข้อมูลและการควบคุมการเข้าถึง เพื่อปกป้องข้อมูลบน DeepSeek จาก Ransomware และลดความเสี่ยงที่ผู้ใช้งานจะพบเจอการหลอกลวงแบบฟิชชิง (Phishing)
  • ความพร้อมใช้งานสูง - แพลตฟอร์ม Sangfor HCI รองรับสถาปัตยกรรม High-Availability รวมถึงการสแตนด์บายแบบ Dual-Machine Hot และ Fault Migration เพื่อให้มั่นใจในความต่อเนื่องทางธุรกิจ
  • การกู้คืนจากภัยพิบัติ - แพลตฟอร์มรองรับการสำรองข้อมูลและการกู้คืน ช่วยให้สามารถคืนค่าข้อมูลทางธุรกิจของ DeepSeek ได้อย่างรวดเร็ว และป้องกันการสูญเสียข้อมูลด้วยระบบ Data Loss Prevention
• ลดต้นทุน 
  • ประหยัดต้นทุนด้านฮาร์ดแวร์ - สถาปัตยกรรมแบบ Software-Defined ของ Sangfor HCI สามารถช่วยลดต้นทุนในการจัดซื้อฮาร์ดแวร์ได้
  • ลดต้นทุนการดำเนินงานด้านไอที - การดำเนินงานและการบำรุงรักษาที่ง่ายดายของแพลตฟอร์ม Sangfor HCI สามารถช่วยลดค่าใช้จ่ายในการบริหารจัดฝ่ายไอทีอย่างมีประสิทธิภาพ
  • ปรับปรุงการทรัพยากรได้เหมาะสม - แพลตฟอร์ม Sangfor HCI ช่วยให้การใช้ทรัพยากรมีประสิทธิภาพสูงสุด ลดการสูญเสียทรัพยากรให้เหลือน้อยที่สุด

บทสรุป: อนาคต AI ที่ Open, Scalable และ Intelligent 

การปรับใช้ DeepSeek R1 บน Sangfor HCI เป็นมากกว่าเป้าหมายทางเทคนิค แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ ด้วยการรวมความยืดหยุ่นแบบโอเพนซอร์สกับความคล่องตัวของ HCI ธุรกิจสามารถปรับใช้โซลูชัน AI ที่มีพลวัตเหมือนกับความท้าทายของพวกเขา ไม่ว่าจะเป็นการปฏิวัติการดูแลผู้ป่วย การกำหนดประสบการณ์การค้าปลีกในรูปแบบใหม่ หรือการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานในอุตสาหกรรม DeepSeek R1 บน Sangfor HCI ช่วยให้องค์กรสามารถเปลี่ยนความทะเยอทะยานให้เป็นการกระทำ

ขณะที่ภูมิทัศน์ของ AI พัฒนาไป มีความจริงข้อหนึ่งที่ยังคงชัดเจน: ผู้ชนะในวันพรุ่งนี้จะเป็นผู้ที่ใช้ประโยชน์จากการผสานพลังของแบบจำลองล้ำสมัยและโครงสร้างพื้นฐานที่ยืดหยุ่นในวันนี้ ด้วย DeepSeek R1 และ Sangfor HCI อนาคตนั้นอยู่ในมือคุณแล้ว

ในการคุ้มครองระบบและเครือข่ายขององค์กรคุณอย่างครอบคลุม Sangfor ขอแนะนำให้ประยุกต์โซลูชันความปลอดภัย เช่น ไฟร์วอลล์ (Firewall) แบบ Next-Generation Firewall (NGFW) ร่วมกับระบบ EDR และ MDR สำหรับการตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคาม ประกอบกับการใช้ Secure Web Gateway เพื่อป้องกันอันตรายจากเว็บไซต์ และเทคโนโลยี Cloud Computing Hybrid เพื่อความยืดหยุ่นสูงสุดในการปรับใช้ AI ในยุคปัจจุบัน

พร้อมที่จะเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมของคุณหรือยัง? เรียนรู้เกี่ยวกับ DeepSeek R1 บน HCI ที่ซึ่งนวัตกรรมพบกับความสามารถในการขยายตัวได้แล้ววันนี้

ติดต่อเราเพื่อสอบถามข้อมูลธุรกิจ