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🚀 今天来学习如何通过蓝耘智算使用DeepSeek R1模型

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一、前言

DeepSeek平台的当前弊端

二、DeepSeek-R1 的核心特点

三、蓝耘智算是什么？

四、蓝耘智算搭建DeepSeek-R1模型

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。

**DeepSeek-R1与其他大模型的对比**
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

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】