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DeepSeek私有化部署和一體機,低成本部署,Unsloth R1動態量化部署的三種實現路徑

來源:北京大學      編輯:創澤      時間:2025/3/7      主題:其他   [加盟]

1. 講座為DeepSeek原理和應用系列研討的講座之一,讓大家可以決策是否需要自己部署DeepSeek系列模型,并了 解自己本地化部署DeepSeek的基本方法,同時了解更專業的企業J部署方法,有助于選擇DeepSeek一體機型號,并 能理解DeepSeek云服務的工作機制和原理,用好DeepSeek云服務的API調用方法。

2. 本講座的內容分為四個主要部分:

① 先,除了DeepSeek滿血版之外,還有各種各樣的蒸餾版和量化版,以及DeepSeek的不同專業模型。我們將介紹人工智能大模 型的基本概念,以及DeepSeek各個模型的特點與適用場景,對比不同規模模型的性能表現,幫助大家選擇適合自己需求的版本。

② 其次,對于普通用戶在自己的電腦上部署和體驗DeepSeek(蒸餾版)的情況,我們會評估和建議硬件要求,演示如何通過Ollama 命令行G效部署DeepSeek模型,解決下載過程中可能遇到的常見問題。為了提升在自己的電腦上安裝DeepSeek模型后,大家與 DeepSeek模型的交互體驗,我們還將介紹Open WebUI和Chatbox等前端展示工具的配置與使用方法。

③ 然后,對于專業J的企業部署DeepSeek,或把DeepSeek(蒸餾版和滿血版)部署在專業的昂貴的推理機上,本講座將探討基于 Transformers快速驗證和vLLM的G性能部署方案,并提供真實企業基于vLLM的部署DeepSeek-70b的相關數據和經驗。

④ 后,作為補充內容,針對計算資源受限的場景,我們專門設計了"低成本部署"環節,詳細講解Unsloth R1動態量化部署的三種實 現路徑:基于llama.cpp、KTransformers以及Ollama框架動態量化部署。

3. 在技術學習的道路上,出色學習資源至關重要。推薦大家參考《人工智能通識教程(微課版)》這本系統多面的入門教 材,結合B站“思睿觀通”欄目的配套視頻進行學習。此外,歡迎加入ai.kgc.cn社區,以及“AI肖睿團隊”的視頻號和 微信號,與志同道合的AI愛好者交流經驗、分享心得。




附件:DeepSeek私有化部署和一體機,低成本部署,Unsloth R1動態量化部署的三種實現路徑






deepseek大模型生態報告,AI供應鏈格局將被重塑,基礎模型層商品化,為應用開發者帶來新機遇

美國在 GenAI領域的領先地位正在被中國迎頭趕上,AI 供應鏈格局將被重塑;開放權重模型正在推動基礎模型層商品化,為應用開發者帶來新機遇;擴大規模并非通往 AI 進步的唯一途徑

DeepSeek帶來的AI變革,在低精度FP8的模式下訓練大模型,計算成本降低約1000倍

突破大模型訓練固定思維,敢于嘗試在低精度 FP8 的模式下訓練大模型,出現了較好的效果,每10年計算成本降低約1000倍,但人們的購買量增加了 10 萬倍

DeepSeek 引發廣泛關注,大模型應用落地將加速,加快大模型在 B 端和 C 端應用場景的落地

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從DeepSeek看國內AI產業趨勢,部署大模型的成本下降,應用有望大規模落地

DeepSeek 降低了單個模型的部署成本,AI 應用有望大規模落地, 推理算力需求將顯著增長,相關廠商有望加速進入業績兌現期,在 AI 應用前沿落地 場景中,全球 AI 應用產業有望迎來共振期

DeepSeek推進技術平權,賦能AI圖像應用深耕細作,輸入費用 0.55/百萬 token

PI 調用層面,DS/OpenAI 的輸入費用分別為 0.55/15 美元/百萬 token,DS 推理使用成本僅為 OpenAI 的 4%,顯著的降低資金門檻,推動了 AI 技術平權

DeepSeek行業級應用白皮書,精準數據洞察與自動化效能提升方法論

精準數據洞察與自動化效能提升方法論;DeepSeek將在企業服務、科研創新等垂直領域深度滲透;DeepSeek將通過開源戰略擴大開發者社區規模,并推出模型微調平臺和低代碼部署工具

周鴻祎清華授課:DeepSeek帶來的創業機會

周鴻祎以DeepSeek帶來的變革為切入點,深入剖析AI行業發展趨勢,并分享了AI技術于創業的應用前景,未來應用將從六大方向實現爆發,企業內部未來一定是多個大模型組合工作

AIGC發展研究3.0版,聚焦于DeepSeek以外的世界

AI生成的回答重復相似,缺乏新意,即使改變提問,無法提供不同的結論;使用更多樣的訓練數據和算法,提高AI的多樣性;優化訓練參數, 避免模型陷入局部最優

DeepSeek與AI幻覺,普通用戶難以辨別AI內容的真實性,對醫療建議、法律咨詢等專業場景的可靠性產生懷疑

模型難以處理訓練集外的復雜場景,模型過度依賴參數化記憶,普通用戶難以辨別AI內容的真實性,可能對醫療建議、法律咨詢等專業場景的可 靠性產生長期懷疑

DeepSeek+DeepResearch:讓科研像聊天一樣簡單,垂直領域深耕,流程自動化與認知協作

DeepSeek技術突破與應用場景,冷啟動數據與多階段優化,本地部署與端云協同,垂直領域深耕(醫療、金融、教育);智能協作與自動化轉型,消費決策與商業研究賦能

DeepSeek賦能職場(清華大學2),從提示語技巧到多場景應用

你想要生成什么樣的文案? 這樣的文案具備哪些特征? 你要針對什么生成類似文案? 篇幅、用詞、結構優化;批量生成新媒體文案

DeepSeek從入門到精通(清華大學1),采用SPECTRA模型進行任務分解

提示語(Prompt)是用戶輸入給AI系統的指令或信息,包括指令、上下文和期望,為了更有效地進行任務分解,可以采用SPECTRA模型,能夠掃描讀取各類文件及圖片中的文字內容
 
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