🌟 各位看官号，我是egoist2023！
🌍 种一棵树最好是十年前，其次是现在！
🚀 今天来学习如何通过蓝耘智算使用DeepSeek R1模型
👍 如果觉得这篇文章有帮助，欢迎您一键三连，分享给更多人哦
目录
[二、DeepSeek-R1 的核心特点](#二、DeepSeek-R1 的核心特点)
一、前言
DeepSeek因其优秀的推演能力、强大的模型训练以及更少的资金培养，是近期爆火的开源大模型。然而，随着用户需求的增长，DeepSeek在大数据和高频访问的场景下经常面临服务器不稳定的问题。
DeepSeek平台的当前弊端
- **服务可用性波动：**用户量激增或高并发请求时，可能出现响应延迟、排队等待甚至服务中断（如API返回超时错误）。
- 响应时间不稳定：在处理长文本生成或复杂推理时，延迟可能随机波动。
- **安全防护引发的副作用：**为防止恶意攻击，高频率请求可能被误判为异常流量，触发限流或封禁。
在使用DeepSeek平台的时候，经常会面临如下问题：
在deepseek官网上使用deepseek R1的深度思考功能，在处理较长文本的时候思考的时间过长，不能给用户提供更高效、智能的服务体验。
甚至在面临多用户的高频访问时，会出现"服务器繁忙，请稍后再试"的字样，对用户造成了不佳体验。
因此，本文通过使用蓝耘智算搭建DeepSeek R1模型 以充分发挥DeepSeek的性能和稳定性。
二、DeepSeek-R1 的核心特点
- **高效推理：**推理速度较同类模型提升 30%-50%，支持 FP16/INT8 混合精度部署。
- **多模态扩展：**可扩展至图文生成、视觉问答等任务。
- **中文优化：**针对中文语料深度训练，在语义理解和生成任务中表现优异。
- **领域自适应：**提供"插件式"扩展能力，可接入外部知识库提升回答准确性。
|------------|-------------------|-----------------|----------|----------|
| 大模型 | DeepSeek-R1 | GPT-4 | Claude 3 | LLaMA-2 |
| 推理效率 | 动态稀疏注意力，速度最快 | 依赖高算力，延迟较高 | 中等优化 | 需额外压缩优化 |
| 多语言支持 | 中英文优化，亚洲语言突出 | 全球语言覆盖广 | 侧重英语 | 英语为主 |
| 垂直领域适配 | 行业插件+知识库接口，开箱即用 | 依赖大量微调 | 部分行业预训练 | 需完全自定义 |
| 部署成本 | 量化后仅需 24GB GPU 显存 | 需 80GB+ A100 集群 | 中等资源需求 | 基础版资源消耗高 |
[DeepSeek-R1与其他大模型的对比]
三、蓝耘智算是什么？
蓝耘智算 是一家专注于高性能计算（HPC） 、云计算 或人工智能算力服务的科技公司。蓝耘智算平台搭载了智能调度系统，能够根据任务需求动态分配算力资源，确保高效利用计算资源，并大幅缩短任务执行时间。
通过蓝耘智算平台搭建DeepSeek-R1模型的优势：
-
算力支持：为DeepSeek的AI模型训练提供高性能计算资源。
-
技术融合：结合蓝耘的算力优化技术与DeepSeek的AI算法，提升模型效率。
-
行业解决方案：共同开发面向金融、医疗、教育等行业的AI应用。
四、蓝耘智算搭建DeepSeek-R1模型
通过此链接 https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131 进行注册。
注册成功后，可以在此平台看到应用市场，进行点击
进入应用市场后，就能看到DeepSeek-R1模型的部署，且蓝耘平台提供了多种深度学习模型，涉及计算机视觉、音频、自然语言处理等多种领域。
这里以deepseek-r1_1.5b_7b_8b模型为例，点击部署。
【应用介绍】DeepSeek在R1模型的基础上，使用Qwen和Llama蒸馏了几个不同大小的模型，适配目前市面上对模型尺寸的最主流的几种需求。Qwen和Llama系列模型架构相对简洁，并提供了高效的权重参数管理机制，适合在大模型上执行高效的推理能力蒸馏。蒸馏的过程中不需要对模型架构进行复杂修改 ，减少了开发成本。【默认账号：lanyunuser@lanyun.net 密码：lanyunuser】
这里直接选择4090进行安装(不是4090的电脑也无碍)。因为主要依赖于平台的算力资源池 、虚拟化技术 和远程计算服务。用户无需本地拥有4090 GPU，即可通过平台高效利用高性能硬件资源。这种模式降低了用户硬件成本，同时提升了计算效率。
创建好后点击右上角的快速启动应用就能运行我们DeepSeek-R1模型
接下来进行登录【默认账号：lanyunuser@lanyun.net 密码：lanyunuser】
登录后就会出现这个页面，即DeepSeek-R1模型的可视化界面。
附上平台注册链接：
