深度揭秘 DeepSeek：AI 新贵与蓝耘智算平台的完美搭档

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在当今科技飞速发展的时代，人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）已然成为推动社会进步的核心力量。从智能语音助手到自动驾驶，从医疗诊断到金融风险预测，AI 的应用无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着 AI 技术的不断演进，各种 AI 模型如雨后春笋般涌现，它们在不同的领域展现出独特的能力。而在这众多的模型中，DeepSeek 以其卓越的性能和独特的优势，成为了 AI 领域中一颗耀眼的明星。本文将深入探讨 DeepSeek 的显著优点，并详细介绍如何借助蓝耘智算平台搭建 DeepSeek R1 模型，让更多的人能够体验到这一强大工具的魅力。

一、DeepSeek：AI 领域的璀璨明珠

1.1 DeepSeek卓越性能

  • 语言生成：DeepSeek 在语言生成方面表现出色，尤其是在中文语境下，其优势更加明显。它能够生成自然流畅、语义准确的文本，无论是日常对话、文案创作还是学术写作，都能轻松应对。在多轮对话中，DeepSeek 能够准确理解上下文的含义，保持对话的连贯性，给出贴合语境的回答，让人感觉仿佛是在与一位真实的对话者交流。例如，在撰写一篇关于人工智能发展趋势的文章时，DeepSeek 能够迅速组织语言，提供丰富的观点和论据，生成高质量的文章内容。

  • 逻辑推理：面对复杂的逻辑推理任务，DeepSeek 毫不逊色。无论是数学问题的求解，还是复杂的逻辑分析，它都能凭借强大的算法和丰富的训练数据，进行清晰、准确的推理。例如，在解决一道复杂的数学证明题时，DeepSeek 能够逐步分析问题，给出详细的推理过程和准确的答案，帮助用户更好地理解问题的本质。

  • 计算效率：DeepSeek 的模型设计经过精心优化，在保证高性能的同时，对计算资源的消耗较低。这使得它可以在各种环境中高效部署，无论是小型企业的服务器，还是个人电脑，都能轻松运行。与其他一些对计算资源要求较高的模型相比，DeepSeek 大大降低了使用门槛，让更多的人能够享受到 AI 技术带来的便利。

1.2 Deepseek成本优势

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以 DeepSeek-V3 为例，它拥有庞大的 671 亿参数量和 37 亿激活参数，预训练 token 量高达 14.8 万亿，但令人惊讶的是，其训练成本却仅为同类模型 GPT-4o 的二十分之一。如此低廉的训练成本，使得企业和开发者在大规模应用时，无需承担高昂的费用，能够更经济高效地利用资源。这对于推动 AI 技术的普及和应用具有重要意义，让更多的人能够参与到 AI 的创新和发展中来。

1.3 Deepseek广泛应用

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  • 智能客服：在智能客服领域，DeepSeek 能够快速准确地响应客户的咨询，理解客户的问题，并提供满意的解决方案。它可以 24 小时不间断工作，大大提高了客户服务的效率和质量，提升了客户满意度。例如，当客户询问产品的使用方法或售后服务时，DeepSeek 能够迅速给出详细的解答，让客户感受到便捷和贴心的服务。

  • 内容创作：对于内容创作者来说，DeepSeek 是一个强大的助手。它可以提供创意灵感、生成大纲甚至具体内容，帮助创作者提高创作效率和质量。无论是小说、诗歌、广告文案还是新闻报道，DeepSeek 都能为创作者提供有价值的参考。例如，当创作者在构思一个故事时，DeepSeek 可以提供一些情节线索和人物设定的建议，帮助创作者打开思路。

  • 教育辅助：在教育领域，DeepSeek 可以帮助学生答疑解惑，辅助教师备课。它可以作为一个智能学习伙伴，为学生提供个性化的学习指导，帮助学生更好地理解和掌握知识。同时，教师也可以利用 DeepSeek 生成教学资料、设计教学方案，提高教学质量。例如，当学生在学习数学、物理等学科时遇到难题，DeepSeek 可以提供详细的解题思路和步骤，帮助学生解决问题。

  • 数据分析：在数据分析领域，DeepSeek 能够从海量的数据中挖掘有价值的信息，为企业的决策提供有力的支持。它可以进行数据清洗、特征提取、模型训练等工作，帮助企业更好地理解市场趋势和客户需求。例如，在市场调研中，DeepSeek 可以分析消费者的购买行为和偏好，为企业的产品研发和营销策略提供参考。

1.4 Deepseek开源共享

DeepSeek 完全开源且支持免费商用和衍生开发，这一开放的策略吸引了全球众多开发者的参与。开源不仅提高了模型的透明度，还促进了全球开发者之间的协作与改进。开发者们可以根据自己的需求对 DeepSeek 进行定制和优化，基于 DeepSeek 的创新应用不断涌现，进一步推动了 AI 技术的发展。

二、DeepSeek 与其他 AI 模型的对比

2.1 中文语境

在中文语境下，DeepSeek GPT-4在语言生成能力方面表现出色，生成的文本自然流畅，且多轮对话具有较强的连贯性，整体语言生成能力优异。然而，与DeepSeek在多模态融合下的独特语言生成优势相比，其在纯文本生成能力方面略逊一筹。逻辑推理方面，DeepSeek GPT-4能够准确推理复杂的数学和逻辑问题，且推理过程清晰，堪称行业标杆；而DeepSeek在逻辑推理的表现较为一般，更多专注于多模态任务。

2.2 计算效率

在计算效率方面，DeepSeek GPT-4对计算资源的消耗较低，适合在资源有限的环境中部署；相比之下，Google Gemini的计算资源需求较高，部署成本较为昂贵。DeepSeek的计算资源需求会根据任务不同有所变化，但在多模态任务中需要的资源较大。

2.3 训练成本

从训练成本来看，以DeepSeek-V3为例，训练成本仅为GPT-4的二十分之一，显示出较高的性价比；而Google Gemini的训练成本则较为昂贵，具体费用取决于模型版本。

2.4 应用场景

在应用场景上，DeepSeek GPT-4广泛应用于智能客服、内容创作、教育辅助和数据分析等企业级应用中，具备明显优势。Google Gemini则主要专注于多模态任务，如图像描述和视频分析等。

关于开源与专有性，DeepSeek完全开源，支持免费商用和衍生开发；而部分Google Gemini的新模型采用了专有模式，限制了开发者的自由使用和深度开发。部分核心技术也具有较强的专有性，尤其在多模态相关领域。在这里插入图片描述

通过以上对比可以看出，DeepSeek 在性能、成本、应用和开源等方面都具有独特的优势，尤其是在中文语境和企业级应用场景中表现突出。不同的 AI 模型各有所长，用户在选择时应根据自己的需求、预算和应用场景等因素进行综合考虑，选择最适合自己的 AI 工具。

三、蓝耘智算平台：DeepSeek 的最佳搭档在这里插入图片描述

蓝耘 GPU 智算云平台是依托 Kubernetes 搭建的现代化云平台，它具备行业领先的灵活基础设施和大规模 GPU 算力资源。该平台为用户提供开放、高性能且性价比高的算力云服务，全方位助力 AI 客户开展模型构建、训练和推理的全业务流程，同时也为教科研客户加速科研创新。蓝耘智算平台的运算速度比传统云服务提供商快 35 倍，成本却降低了 30%，为用户提供了高效、经济的计算解决方案。

在大模型训练场景下，蓝耘算力云平台将运行环境、模型以及训练框架统一打包至容器中，借助定制化的 Kubernetes 容器编排工具，实现容器的调度、管理与扩展。这一举措有效解决了开发环境设置、运维和管理等方面的问题，算法工程师能够运用统一的环境模板进行开发，避免了初期繁杂的开发环境搭建，以及在新环境中管理新算力资源的困扰，为用户提供了便捷的、开箱即用的大模型训练与推理平台。

此外，蓝耘 GPU 智算云平台针对大模型训练中常见的容器进程死机、大规模分布式训练中 GPU 驱动丢失、GPU 硬件损坏、计算节点宕机等难题，进行了定制化设计，具备自动化调度能力和强大的自愈能力。这些特点大幅提升了开发和训练效率，提高了整体资源利用率，为用户提供了稳定、可靠的计算环境。

四、为何选择蓝耘智算平台搭建 DeepSeek

在使用 DeepSeek 时，我们可能会遇到一些问题，如服务器繁忙报错等，这会影响我们的使用体验。如果选择本地部署，不仅会占用大量的内存（最小的模型就需要 1GB），对显卡的要求也比较高，而且下载的本地模型在调用时可能不够智能，有时会出现答非所问的情况。而蓝耘智算平台则为我们提供了一个更好的解决方案。使用联网状态的 DeepSeek R1 模型，相较于离线的模型更加智能，能够为我们提供更准确、更及时的服务。同时，蓝耘智算平台的高性能和高可靠性也能够保证 DeepSeek 的稳定运行，让我们能够更加高效地使用这一强大的工具。

五、使用蓝耘 GPU 智算云平台搭建 DeepSeek R1 模型并成功调用的教程

5.1 注册与登录

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打开蓝耘智算平台的注册链接：https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131，填写相关信息完成注册。
注册成功后，点击已有账号，输入账号密码进行登录。

5.2 选择模型

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登录后，点击左上角的应用市场，在众多的 AI 大模型中找到 DeepSeek R1 模型。为了更清晰地展示，我们选择使用 deepseek-r1_1.5b_7b_8b 这个模型。

点击进入模型详情页面，可以查看模型的相关介绍，包括如何使用以及如何进行部署等信息。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： [email protected] 密码：lanyunuser】

5.3 部署模型

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点击右上角的部署按钮，弹出配置表格。
选择按量付费的方式，根据实际使用情况付费，更加灵活经济。
GPU 的型号选择 RTX 4090 ，显存为 24GB ，内存为 120GB ，系统盘为 30GB SSD。如果是一般需求，GPU 卡数选择 1 即可；如果有大规模需求，可以根据实际情况增加显卡数量。

点击购买，完成模型部署的配置。如果弹出提示，直接点击确定即可，然后会跳转到调用界面。

5.4 使用模型

等待几分钟，模型创建完成后，点击快速启动应用，进入 DeepSeek R1 模型的使用可视化界面。
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输入默认账号：[email protected] ，密码：lanyunuser 进行登录操作。
登录后，即可使用 DeepSeek R1 大模型。下面我们进行一些与机器学习相关的测试：

测试一：生成机器学习算法代码

询问：请帮我写出支持向量机（SVM）算法的 Python 代码以及详细的注释。

DeepSeek 思考过程：用户需要支持向量机算法的 Python 代码和注释。SVM 是一种常用的监督学习算法，可用于分类和回归问题。核心思想是找到一个超平面，将不同类别的数据点尽可能分开。我要先导入必要的库，定义数据结构，然后实现 SVM 算法的核心逻辑，包括数据预处理、模型训练和预测等步骤。在注释中详细说明每一步的作用，帮助用户理解算法原理。
以下是生成的代码：

pythonimport numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建SVM分类器
clf = SVC(kernel='linear')  # 使用线性核函数
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
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【计算准确率】

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(“准确率:”, accuracy)

测试二：解决机器学习相关问题

询问：在机器学习中，如何选择合适的超参数？

  • DeepSeek 回答：在机器学习中，选择合适的超参数是一个重要的问题，它直接影响模型的性能。以下是一些选择超参数的方法：

  • 网格搜索：定义一个超参数的取值范围，然后通过穷举法尝试所有可能的组合，选择性能最好的超参数组合。这种方法简单直观，但计算量较大。

  • 随机搜索：在超参数的取值范围内随机选择一些组合进行试验，通过比较不同组合的性能来选择最优的超参数。相比于网格搜索，随机搜索可以在较短的时间内找到较好的超参数组合。

  • 交叉验证：将数据集分成多个子集，通过在不同子集上进行训练和验证，评估不同超参数组合的性能。交叉验证可以更准确地评估模型的泛化能力，避免过拟合和欠拟合的问题。

  • 贝叶斯优化：利用贝叶斯定理来估计超参数的后验概率分布，通过不断地试验和更新，找到最优的超参数组合。贝叶斯优化可以在较少的试验次数内找到较好的超参数组合，适用于计算成本较高的模型。

六、总结与展望

通过以上步骤，我们成功地在蓝耘智算平台上搭建并使用了 DeepSeek R1 模型。DeepSeek 以其卓越的性能、低廉的成本、广泛的应用场景和开放的开源策略，成为了 AI 领域中备受瞩目的模型。而蓝耘智算平台则为我们搭建和使用 DeepSeek 模型提供了高效、稳定、可靠的环境。

如果你也想体验 DeepSeek 的强大功能，不妨试试在蓝耘智算平台进行搭建操作。相信它会为你的工作和学习带来意想不到的效率提升。蓝耘智算平台注册链接：https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131。让我们一起在 AI 的世界里探索创新，开启智能之旅，迎接更加美好的未来

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注：本文转载自blog.csdn.net的I'mChloe的文章"https://blog.csdn.net/2401_84720739/article/details/145577047"。版权归原作者所有，此博客不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如有侵权，请联系我们删除。
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