DeepSeek R1 简单指南：架构、训练、本地部署和硬件要求

1. 引言

随着人工智能技术的不断发展，深度学习模型在各领域的应用已经从实验室走向工业级部署。DeepSeek R1 是一款新一代混合架构模型，其设计初衷在于平衡大规模数据处理与实时响应能力，同时兼顾高精度和本地化部署需求。本文将详细介绍 DeepSeek R1 的架构设计、训练方法、本地部署策略及硬件要求，为研究者和工程师提供一份完整的技术指南。

2. 架构设计

DeepSeek R1 的架构采用模块化设计，核心由两部分组成：

• 特征提取模块：结合卷积神经网络（CNN）与自注意力机制，对局部特征与全局依赖进行高效捕捉。
• 信息整合模块：利用 Transformer 编码器层，实现跨层信息融合和高维语义匹配。

这种混合架构既能充分利用 CNN 在局部特征提取上的优势，也能借助 Transformer 模型捕捉长程依赖，从而大幅提升模型的整体表现。模块化设计还使得模型在不同任务下具有极高的灵活性，便于扩展和调优。

3. 训练策略

在训练阶段，DeepSeek R1 采用两阶段策略：预训练和微调。

• 预训练阶段：在大规模无标注数据上进行自监督学习，使用对比学习和遮掩预测技术挖掘数据内在规律。
• 微调阶段</