魚羊 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
DeepSeek火爆出圈，各大第三方緊趕慢趕紛紛接入，已經成為現象級議題。
但當話題最熱點過去，迴歸到實際落地這個關鍵上，新的問題正在進入到一線從業者的視野之中——
怎樣才能簡單、高效用好DeepSeek？
核心在於，對於企業使用者，尤其是更多來自傳統行業的企業而言，在自身業務中引入推理模型，不是簡簡單單接個API的事，要想用得好，還得結合本地資料、業務場景。
這也就意味著幾方面的困難，包括但不限於，算力基礎設施的建設和管理、支援大規模線上業務的效能最佳化以及資料的安全合規問題……
就在本週，DeepSeek官方也開始圍繞AI Infra，連續開源內部秘籍，對於模型從業者們自是喜大普奔，在產業結合層面卻有點“遠水解不了近渴”。
好訊息是，雲廠商們已經第一時間出手。
就在這個關口，火山引擎正式釋出AI一體機，推出更高效能最佳化、更全產品能力和更好安全防護的一站式解決方案，目標很明確：幫助使用者在大模型應用領域，低門檻地實現創新技術探索和業務增長。
本次釋出，還有專門的DeepSeek版本，支援DeepSeek R1/V3全系列模型，開箱即用，小時級就能完成部署。
DeepSeek應用端到端解決方案
所謂“AI一體機”，簡單來說，就是把人工智慧所需的硬體和軟體“打包”在一個裝置裡，讓使用者無需繁瑣的安裝、配置，就能直接使用的一種“AI專用終端”。
以火山引擎AI一體機-DeepSeek版為例，透過支援DeepSeek R1/V3全系列模型，以及火山引擎自家HiAgent智慧體平臺、大模型防火牆和輕量模型訓練平臺，實現了對模型部署、管理、推理、微調、蒸餾以及AI應用開發的全鏈路能力覆蓋。
△火山引擎AI一體機-DeepSeek版產品架構
具體來說，火山引擎AI一體機-DeepSeek版具備以下特點：
開箱即用，無需複雜配置，無需依賴外部環境，小時級就能完成部署，快速體驗完整服務。
輕量起步，採用輕量雲原生架構，僅需1臺GPU伺服器即可部署，3臺節點即可實現高可用生產環境。
一站式體驗，整合主流開源模型、豆包大模型，涵蓋底層基礎設施、企業級模型服務平臺（MaaS）、智慧體開發（HiAgent），提供模型呼叫、部署、精調、測評、應用開發調優等全方位功能。
軟硬體協同，深度最佳化DeepSeek全系列模型，透過火山引擎自研通訊庫veCCL、推理引擎、運算元最佳化及高效能KV Cache等全鏈路技術，核心推理效能提升20%以上。
安全高效，提供100+行業應用模板和100+適配外掛，支援企業透過自身工作流自定義專屬AI，同時整合大模型防火牆和AI閘道器，滿足安全與合規需求，打通從模型到應用的“最後一公里”。
分析其中技術組成，可以看到火山引擎AI一體機主要解決的是3個方面的問題。
首先，是基礎設施最佳化和平臺運維。
傳統的軟硬體系統，軟體和硬體相對獨立，往往缺少軟硬體協同最佳化，因而影響系統執行效率。
另外，也經常會因為監控和運維繫統不到位，導致系統經常出現各種不穩定的情況。
而火山引擎AI一體機基於AI雲原生基座，在基礎設施層面，提供了分散式快取、集合通訊最佳化、軟硬體協同的資源排程等能力。
在平臺運維層面，則透過一鍵部署、水平擴容、平滑升級、監控告警等能力，為平臺穩定執行提供保障。
其次，是推理模型的實際部署。
以DeepSeek為例，儘管是開源模型，但從模型本身到上線生產環境，實際還要面臨許多諸如最佳化、穩定保障、合規檢查的工程問題。
火山引擎AI一體機透過內建DeepSeek等開源模型，為模型提供最佳化的推理引擎、分散式快取和高效的路由能力，能降低Token延時，最大化模型服務吞吐量。
同時也為推理服務提供授權、觀測、彈性和流量治理能力，保障推理服務可靠、高效、穩定執行。
最後，是模型迭代和AI應用開發。
無論是結合自身業務資料，精調基礎模型，還是根據業務需要，開發AI應用，都仍是需要大量技術投入的過程。
而很多行業使用者往往存在專業人才不足、開發效率低的問題。
火山引擎AI一體機從模型呼叫到應用開發的一站式工具整合，提供包括任務管理、低程式碼開發、靈活整合方式和大模型安全等全方位輔助，可以說是有效降低了企業的應用門檻和開發成本。
大模型應用經驗加持
在“DeepSeek”這個熱點之外，值得關注的是，火山引擎此番推出AI一體機，不僅是給企業“擁抱”DeepSeek等開源模型鋪了條快速路，背後還有火山引擎在大模型應用開發和市場領域積攢的經驗加持。
更高效能最佳化
展開更多細節來看，效能最佳化方面，不同於市場上大多數基於INT8精度的DeepSeek解決方案，火山AI一體機支援DeepSeek官方推薦的FP8精度。
同時還進行了基礎架構和推理引擎的最佳化。
比如，在大模型服務啟動方面，70B模型啟動透過高效能快取載入，模型載入速度相比本地盤提升10倍。推理服務採用按需載入，服務啟動時間提升4倍。
透過開源運算元最佳化，如flashattention v3運算元最佳化，可以在部分配置硬體上將主流模型吞吐量提升10%。
高效能KV Cache快取支援Automatic Prefix Cache，能有效提升大模型長上下文記憶能力。火山引擎透露，在內部環境測試中得到了以下結果：
-
提升大模型長記憶力能力，50% Cache場景下，吞吐量提高1倍以上；
-
multi-node共享高效能KV Cache快取，支援GPU節點無狀態快速擴縮。
針對單機多卡和多機多卡的模型推理和訓練場景，火山引擎還在NCCL的基礎上自研veCCL集合通訊庫。在多卡推理TP場景，能將核心推理指標提升5%。
更全產品能力
產品能力方面，火山引擎AI一體機集成了火山方舟的同源能力，支援模型精調、推理、測評全方位功能和服務。
不僅能單機8卡部署滿血DeepSeek等開源模型，預置聯網搜尋等100+外掛和海量行業應用模板，提供零程式碼、低程式碼的分鐘級AI應用構建。
算力方面，還全面相容英偉達GPU及國產異構計算卡，滿足多樣化算力需求。在模型官方推薦精度下，無論是在推理還是訓練任務中，均能實現高效穩定的效能表現，兼顧模型精度和計算效率。
更好安全防護
內容合規和資料安全方面，火山引擎AI一體機引入了自研大模型應用防火牆。
在DeepSeek R1/V3上的測試結果顯示，接入大模型應用防火牆後，DeepSeek R1的有害內容生成率從9.1%下降到了0.91%；DeepSeek V3的有害內容生成率從17.3%下降到了2.7%。
大模型應用防火牆同樣能降低資料洩露風險，防禦提示詞注入攻擊等安全威脅。在DeepSeek R1/V3上的測試結果顯示，接入大模型應用防火牆，針對DeepSeek R1的提示詞攻擊成功率從76%下降到1%，針對DeepSeek V3的攻擊成功率從大於24%下降到小於1%。
大模型應用防火牆還能使特定知識所涉及的模型幻覺現象減少90%以上。
當新技術突破激發的腎上腺素逐漸消退，DeepSeek引發的討論和思考，正在逐漸走向第二階段：
從跟風熱議，到更加務實的落地探索。
或許不似模型突破本身那樣有話題性，卻意味著大模型技術更深更長遠的影響已經被納入思考和實踐。
DeepSeek這尾鯰魚攪動風雲，向全球大模型研發者們提出新的挑戰，與此同時，也正在激發行業更深的思索和技術融合。
誰能把握住機會？火山引擎已經率先邁步。
— 完 —
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