128GB显存！4卡 DeepSeek R1 32B私有化部署开放远程测试！

最新推荐文章于 2025-05-05 13:07:46 发布

大模型老炮

最新推荐文章于 2025-05-05 13:07:46 发布

阅读量1.1k

点赞数 19

文章标签：大模型入门人工智能大模型语言模型学习 Deepseek 大模学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2401_85375151/article/details/145512782

版权

DeepSeek-R1 横空出世，凭借其与 OpenAI-o1正式版比肩的卓越性能，迅速在国内外赢得了广泛的关注。开工当天，我们同事已在单台工作站上为您准备好私有化部署测试环境，并配备了4张 NVIDIA RTX 5000 Ada GPU（共128GB），邀您共同体验并探讨DS私有化部署性能与场景。

测试流程

1.点击“阅读原文”或扫描下方二维码即刻申请测试：

扫码申请远程测试

2.工作人员将尽快与您联系确定具体测试需求；

3.给您发送测试机远程链接，即刻开启测试。

NVIDIA RTX 5000 Ada GPU 参数

DeepSeek 概述

DeepSeek已经发布了以下多个模型：

1. DeepSeek-V3

参数量：6710亿参数，每个Token激活370亿参数。

架构：采用混合专家模型（MoE）架构。

性能：在多项基准测试中表现优异，尤其在数学和代码任务上表现突出。

应用场景：通用大语言模型，适用于知识问答、内容生成、智能客服等领域。

2. DeepSeek-R1

性能：在数学、代码生成和逻辑推理等复杂任务上表现出色。

版本：包括DeepSeek-R1-Zero（完全基于强化学习训练的推理模型）。

应用场景：推理任务，如数学竞赛、逻辑推理等。

3. DeepSeek-R1-Distill

特点：通过知识蒸馏技术将DeepSeek-R1的能力传递到更小的模型中，降低推理成本。

DeepSeek 核心技术

Transformer 架构：以 Transformer 架构为基础，这是一种基于注意力机制的架构，能有效处理文本等序列数据中的长距离依赖关系，为模型在语义理解、文本生成等任务上提供了强大的基础支持，是实现高效自然语言处理和其他多种任务的关键架构。

混合专家（MoE）架构：采用 MoE 架构，如 DeepSeek-v2 和 DeepSeek-coder-v2 等模型都运用了该架构。通过稀疏激活机制，让模型在处理不同任务或数据时能够动态地选择合适的 “专家” 模块进行处理，显著降低了计算量，在提高模型性能的同时，还能提升训练和推理的效率，使模型可以更高效地处理大规模数据和复杂任务。

多头潜在注意力（MLA）机制：引入 MLA 机制，通过硬件与软件的协同优化，极大提升了训练效率，让模型能够更高效地学习数据中的特征和模式，有助于提高模型的收敛速度和性能表现，减少训练时间和资源消耗。

在这里插入图片描述

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述