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本文主要提供北京大学《DeepSeek内部研讨系列：DeepSeek私有化部署和一体机》pdf免费下载，它将带你深入了解DeepSeek的世界，文末附上相关下载链接！
核心内容
1. 本次讲座为DeepSeek原理和应用系列研讨的讲座之一，让大家可以决策是否需要自己部署DeepSeek系列模型，并了解自己本地化部署DeepSeek的基本方法，同时了解更专业的企业级部署方法，有助于选择DeepSeek一体机型号，并能理解DeepSeek云服务的工作机制和原理，用好DeepSeek云服务的API调用方法。
2. 本讲座的内容分为四个主要部分：
① 首先，除了DeepSeek满血版之外，还有各种各样的蒸馏版和量化版，以及DeepSeek的不同专业模型。我们将介绍人工智能大模型的基本概念，以及DeepSeek各个模型的特点与适用场景，对比不同规模模型的性能表现，帮助大家选择最适合自己需求的版本。
② 其次，对于普通用户在自己的电脑上部署和体验DeepSeek（蒸馏版）的情况，我们会评估和建议硬件要求，演示如何通过Ollama命令行高效部署DeepSeek模型，解决下载过程中可能遇到的常见问题。为了提升在自己的电脑上安装DeepSeek模型后，大家与DeepSeek模型的交互体验，我们还将介绍Open WebUI和Chatbox等前端展示工具的配置与使用方法。
③ 然后，对于专业级的企业部署DeepSeek，或把DeepSeek（蒸馏版和满血版）部署在专业的昂贵的推理机上，本讲座将探讨基于Transformers快速验证和vLLM的高性能部署方案，并提供真实企业基于vLLM的部署DeepSeek–70b的相关数据和经验。
④ 最后，作为补充内容，针对计算资源受限的场景，我们专门设计了“低成本部署“环节，详细讲解Unsloth R1动态量化部署的三种实现路径：基于llama.cpp、KTransformers以及Ollama框架动态量化部署。
3. 在技术学习的道路上，优质学习资源至关重要。推荐大家参考《人工智能通识教程（微课版）》这本系统全面的入门教材，结合B站“思睿观通”栏目的配套视频进行学习。此外，欢迎加入ai.kgc.cn社区，以及“AI肖睿团队”的视频号和微信号，与志同道合的AI爱好者交流经验、分享心得。
DeepSeek模型
文档开篇就对DeepSeek模型进行了全面介绍。从大模型的基本概念、发展历程，到生成模型与推理模型的对比，让读者对大模型领域有了清晰的认知框架。DeepSeek的几个关键模型，如DeepSeek V2、V3和R1，各有千秋。V2通过引入MoE架构，有效降低了训练成本和推理时间；V3在V2基础上增加多令牌预测（MTP）训练目标，提升了综合性能；R1则凭借强化学习在数学和逻辑推理任务中表现出色，与OpenAI – o1模型相当甚至超越。
不仅如此，DeepSeek模型还具备诸多优势。在算法和算力上实现突破，推理过程可视化，且资源消耗少、价格便宜，完全开源并公开训练步骤。其应用场景也十分广泛，涵盖边缘计算、复杂数学与编程任务以及中文场景等。比如在边缘计算场景中，结合天翼云智能边缘云ECX，能显著降低数据传输延迟；在中文场景下，对文化背景和习惯用语的理解优于GPT – 4。
个人部署
对于个人玩家来说，文档详细介绍了DeepSeek的个人部署方法。首先是明确模型部署的软硬件要求，根据不同模型参数量给出了推荐配置和最低配置清单，方便大家根据自身设备情况选择合适的模型版本。例如，1.5B模型适合资源受限的设备，像树莓派或旧款笔记本；而671B模型则需要服务器集群支持。
Ollama工具是个人部署的得力助手。它是一个开源的大型语言模型服务工具，具有开源免费、功能齐全、支持多平台、简单易用等特点。文档详细介绍了Ollama的安装步骤，包括安装Docker（可选）和Ollama客户端，以及环境变量配置和网络配置。同时，还列举了Ollama的常用命令，如下载模型的ollama pull命令和运行模型的ollama run命令，并针对下载和运行过程中可能出现的问题提供了解决方案。
在前端展示方面，文档介绍了多种工具，如浏览器插件PageAssist、桌面端Chatbox和团队协作型OpenWebUI等。这些工具各具特色，满足了不同用户的需求。PageAssist能实现网页即时问答，Chatbox支持Markdown渲染且跨平台使用，OpenWebUI则提供企业权限管理，支持多模态交互和全栈AI工作流扩展。
企业部署
企业级部署对性能和稳定性要求更高。文档介绍了企业级私有化部署的方案，推荐使用Transformers来快速验证模型能力，使用vLLM框架借助PagedAttention技术实现高效推理。vLLM具有显著的性能提升，其吞吐量最高可达Hugging Face的Transformers的24倍，并且与Hugging Face无缝集成，支持多种推理场景。
文档详细说明了Transformers和vLLM的部署步骤，包括安装相关依赖包、加载模型和运行模型等。同时，还介绍了生成时常用参数的含义和注意事项，以及vLLM的参数说明和实际并发性能测试数据。例如，在7B并发测试中，V100(32GB)*1的设备上，DeepSeek – R1 – Distill – Qwen – 7B模型在上下文为2048、并发为16、循环次数为2时，速率可达482.3 tokens/s。
此外，文档还分享了企业级70B模型部署案例，包括企业场景、服务器配置、部署方案、生产环境和经验分享等。针对低成本部署方案，如llama.cpp、KTransformers和Unsloth动态量化，文档也进行了详细介绍和性能测评总结，虽然这些方案目前更适合个人或小团队研究参考，但也为企业未来的部署优化提供了思路。
DeepSeek一体机
DeepSeek一体机融合了“算力 + 大模型 + 应用”，为企业和个人提供了一站式服务。它硬件配置强劲，可高效处理复杂计算与大规模数据，支持大模型的推理甚至微调和训练。对于企业，降低了智能化转型门槛，保障数据安全；对于个人，低成本让大模型使用更亲民。
文档列举了国产DeepSeek一体机厂商一览表，介绍了不同厂商的产品规格和特点。以北大青鸟用于高校AI通识课教育的AI实验室中的DeepSeek一体机为例，展示了其配置、性能数据及报价参考等。如DeepSeek基础版7B适用于文本摘要、多轮对话系统等场景，并发约15 – 30，吞吐约10 – 20请求/秒，报价8.8万；旗舰版671B适合国家级大型AI项目研究等，并发约90 – 190，吞吐约30 – 60请求/秒，报价199万。
这份关于DeepSeek私有化部署和一体机的文档内容丰富、实用性强，强烈推荐大家下载阅读。
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