DeepSeek-V3 DeepSeek-R1模型部署 大模型训练方案

一、DeepSeek-V3

1. 概述：DeepSeek-V3是一款基于Mixture-of-Experts（MoE）架构的大型语言模型，具有6710亿参数量，每个标记激活370亿参数。它采用了多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，以实现高效的推理和经济高效的训练。

2. 亮点：

   • 高效推理：通过动态激活相关“专家”，DeepSeek-V3在保持高性能的同时，大幅度降低了计算成本。
   • 可扩展性：DeepSeek-V3具有出色的可扩展性，能够轻松地进行规模扩展和适应新的需求和挑战。
   • 多领域表现：该模型在数学、编码和中文语言等特定基准测试中表现出色，甚至能够击败闭源版本。

3. 部署：支持多种硬件和开源社区软件在本地部署，如SGLang、LMDeploy等，同时提供与OpenAI兼容的API接口。

二、DeepSeek-R1

1. 概述：DeepSeek-R1是一款新一代推理模型，专注于数学和代码推理，支持长链推理（CoT），适用于复杂逻辑任务。

2. 亮点：

   • 强化学习驱动：基于强化学习（RL）驱动，提升模型在特定任务上的表现。
   • 模型蒸馏：支持模型蒸馏，蒸馏出的小模型非常适合在本地部署，尤其适合资源有限的中小企业和开发者。
   • 高性能：在保持高性能的同时，降低了对计算资源的需求。

3. 部署：提供开源版本，方便开发者进行二次开发和部署。

综上所述，DeepSeek-V3和DeepSeek-R1各具特色，可根据具体需求选择合适的模型进行部署和应用。