北京大學DeepSeek系列報告請參考“北京大學：DeepSeek與AIGC應用（研討版）”，“北京大學：DeepSeek與AIGC應用（研討版）”，“北京大學：DeepSeek原理和落地應用（研討版）”，今天，接著DeepSeek技術話題，分享最新報告“北京大學：DeepSeek私有化部署和一體機”。
本次講座為DeepSeek原理和應用系列研討的講座之一，讓大家可以決策是否需要自己部署DeepSeek系列模型，並瞭解自己本地化部署DeepSeek的基本方法，同時瞭解更專業的企業級部署方法，有助於選擇DeepSeek一體機型號，並能理解DeepSeek雲服務的工作機制和原理，用好DeepSeek雲服務的API呼叫方法。
本講座的內容分為四個主要部分：
① 首先，除了DeepSeek滿血版之外，還有各種各樣的蒸餾版和量化版，以及DeepSeek的不同專業模型。我們將介紹人工智慧大模型的基本概念，以及DeepSeek各個模型的特點與適用場景，對比不同規模模型的效能表現，幫助大家選擇最適合自己需求的版本。
② 其次，對於普通使用者在自己的電腦上部署和體驗DeepSeek（蒸餾版）的情況，我們會評估和建議硬體要求，演示如何透過Ollama命令列高效部署DeepSeek模型，解決下載過程中可能遇到的常見問題。為了提升在自己的電腦上安裝DeepSeek模型後，大家與DeepSeek模型的互動體驗，我們還將介紹Open WebUI和Chatbox等前端展示工具的配置與使用方法。
③ 然後，對於專業級的企業部署DeepSeek，或把DeepSeek（蒸餾版和滿血版）部署在專業的昂貴的推理機上，本講座將探討基於Transformers快速驗證和vLLM的高效能部署方案，並提供真實企業基於vLLM的部署DeepSeek-70b的相關資料和經驗。
④ 最後，作為補充內容，針對計算資源受限的場景，我們專門設計了"低成本部署"環節，詳細講解Unsloth R1動態量化部署的三種實現路徑：基於llama.cpp、KTransformers以及Ollama框架動態量化部署。
本文轉載自“北京大學：DeepSeek私有化部署和一體機”，原文提供DeepSeek技術報告合集“《200+份DeepSeek技術報告合集》”。
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