DeepSeek R1 本地部署-四类 DeepSeek-R1 模型.pdf

知识点一：技术动向与趋势 大模型和推理模型成为技术发展的主流，其中推理模型在今年将扮演主要角色，而强化学习则成为新的热点。随着技术的不断进步，云、网、端、边、芯与存、算、网、模等技术领域成为关注焦点。未来对于技术人才的需求趋势也将发生变化，需要具备更多相关的技能和知识。 知识点二：课程内容介绍 课程内容分为两个阶段，第一阶段主要介绍大语言模型的基础知识、基于RAG的AI应用落地以及大模型应用的构建、迭代和高可用性。同时也会涉及云原生技术在优化模型推理方面的作用，以及如何使用云原生和分布式方法微调大模型。 知识点三：技术深化实践 第二阶段课程深入实践操作，主要围绕GPU集群管理、资源监控与故障排除技术、如何提升GPU利用率以及如何驾驭异构算力等领域。课程内容也覆盖了人工智能数据管理以及新时代下的存储技术，培养学生成为算力网络背后的关键决策者。 知识点四：硬件配置要求 文档中提到了适用于大模型推理和训练的硬件配置需求。这些配置对于高效运行模型至关重要，具体内容包括了大模型推理通用硬件配置表和大模型训练通用硬件配置表。这些配置表帮助用户了解构建高性能模型时必须的硬件需求。 知识点五：DeepSeek-R1模型分类 DeepSeek-R1模型具有四种不同的分类，包括原生模型、蒸馏模型、优化格式模型以及其他版本模型。这些不同的模型类别决定了它们在数据生成、模型训练和估算评估等方面的不同应用和性能表现。 知识点六：部署指南 文档还提供了一个详细的指南，即《DeepSeek R1满血版傻瓜式部署指南》。该指南简化了复杂的部署流程，使得用户即使没有深入的技术背景也能高效部署模型，从而轻松驾驭DeepSeek-R1模型的满血版本。