DeepSeek云应用&DeepSeek集群云部署 |蓝耘智算云平台模型使用指南

「蓝耘平台开篇前言」

在[人工智能]飞速发展的今天，大语言模型（LLM）已经成为推动各领域创新的核心力量。DeepSeek 作为一家专注于开发先进大语言模型及相关技术的公司，其发布的模型如 DeepSeek-R1、V3 等，以高性能、低成本和开源的特性，在全球 AI 领域引起了广泛关注。这些模型在数学、代码、自然语言推理等任务上表现卓越，性能可与国际知名模型相媲美，甚至在性价比上更具优势。 蓝耘智算平台，作为算力服务领域的佼佼者，致力于为各类 AI 应用提供强大的计算支持。其基于行业领先的灵活基础设施及大规模的 GPU 算力资源，构建了一个现代化的、基于 Kubernetes 的云平台。蓝耘智算平台能够为客户提供开放、高性能、高性价比的算力云服务，助力 AI 客户完成模型构建、训练和推理的全流程业务。当蓝耘智算平台搭载 DeepSeek 模型，两者的结合将产生巨大的协同效应。蓝耘智算平台的强大算力能够为 DeepSeek 模型的运行和优化提供坚实的硬件基础，而 DeepSeek 模型的先进算法和高效性能则能充分发挥蓝耘智算平台的算力优势，实现更高效的人工智能应用开发和部署。然而，要实现这种高效的协同，关键在于进行合理且高效的环境配置。一个良好的环境配置可以确保 DeepSeek 模型在蓝耘智算平台上稳定、高效地运行，充分发挥其性能优势，提高开发和训练效率。本文将详细介绍如何在蓝耘智算平台上进行高效的环境配置，以实现蓝耘智算平台与 DeepSeek 的完美结合，为 AI 开发者和研究者提供有价值的参考。

「蓝耘智算平台搭载 DeepSeek 模型背景」

蓝耘智算平台核心功能点

蓝耘智算平台一个现代化的、基于 Kubernetes 的云平台。蓝耘智算平台能够为客户提供开放、高性能、高性价比的算力云服务，助力 AI 客户完成模型构建、训练和推理的全流程业务。当蓝耘智算平台搭载 DeepSeek 模型，两者的结合将产生巨大的协同效应。

其关键特性：

算力资源：
在算力资源方面，蓝耘智算平台拥有丰富且强大的 GPU 集群，支持多种主流 GPU 型号，如 NVIDIA A100、V100 等。这使得平台能够满足不同用户对算力的多样化需求，无论是进行大规模的 AI 模型训练，还是处理实时推理任务，都能提供充足且稳定的算力支持。

功能特性：
从功能特性来看，蓝耘智算平台具备高度的开放性和灵活性。它支持多种 AI 框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，以及各种开发工具。

成本优势：
蓝耘智算平台还具有显著的成本优势。其速度可比传统云服务提供商快 35 倍，成本降低 30%。

在这里插入图片描述

蓝耘智算平台DeepSeek模型特点

DeepSeek 的模型在性能、成本等方面展现出了诸多优势。

以 DeepSeek-V3 为例，它采用了创新的混合专家（MoE）架构，总参数达到 6710 亿，但每个输入只激活 370 亿参数。这种选择性激活的方式，不仅大大降低了计算成本，还能保持高性能。同时，DeepSeek-V3 引入了多头潜在注意力（MLA）机制，通过低秩联合压缩机制，将 Key-Value 矩阵压缩为低维潜在向量，显著减少了内存占用，提高了推理效率。在训练过程中，DeepSeek-V3 还采用了多 Token 预测（MTP）目标，证明其对模型性能有益，并可用于推理加速。此外，它还首次证明了大规模 fp8 混合精度训练的可行性，通过设计 FP8 混合精度训练框架，结合细粒度量化和高精度累加技术，显著降低了训练成本，减少了训练时间和硬件需求。
其优势包括：