背景
随着大模型技术的快速发展,开源大模型在自然语言处理、代码生成、多语言理解等领域的应用日益广泛。Deepseek-R1 和 Deepseek-V3 作为行业领先的开源大模型,凭借其卓越的性能、丰富的应用场景和高度的灵活性,迅速成为企业智能化转型的关键工具。Deepseek-R1 在代码生成、对话理解和多语言支持等任务中展现出强大的能力,而 Deepseek-V3 则以多模态支持、复杂推理能力和资源效率优化为核心优势,为企业提供覆盖多场景的智能化解决方案。


然而,企业用户在部署私有化超大规模模型时仍面临诸多挑战。传统基于IaaS的部署方式需要用户自行管理环境配置、依赖安装、硬件资源调优以及复杂的网络与存储问题,整个流程通常需要数小时甚至数天,并且容易因版本冲突、资源分配不当或操作失误导致部署失败或性能瓶颈,严重制约了模型的快速落地与规模化应用。如阿里云技术解决方案提供的基于GPU云服务器部署Deepseek-R1满血版方案,实操部署较为繁琐。

为此,阿里云计算巢推出了基于 ECS镜像、Vllm和Ray集群的超大模型一键部署方案。该方案通过预置标准化环境的ECS镜像,结合自动化云资源编排模板(如Ros模板),将Deepseek-R

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