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蓝耘智算平台与DeepSeek R1模型：推动深度学习发展

news 来源：原创 2025/5/21 3:08:48

公主请阅

- 前言
- 何为DeepSeek R1
- - DeepSeek R1 的特点
  - DeepSeek R1 的应用领域
  - DeepSeek R1 与其他模型的对比
- 何为蓝耘智算平台
- 使用蓝耘智算平台深度使用DeepSeek R1
- - 代码解释：
  - 处理示例输入：
  - 输出结果：

前言

在深度学习领域，创新迭代日新月异，推动着各行业智能化变革。DeepSeek R1模型凭借其卓越技术优势，成为众多开发者和研究者的探索焦点。蓝耘智算平台则为其高效运行提供有力保障。

何为DeepSeek R1

DeepSeek R1模型有诸多技术优势。高效架构设计使其能更高效提取特征，减少冗余计算，提升数据处理速度、缩短训练时间；强大的泛化能力使其在新旧数据上都表现良好，降低过拟合风险；参数高效利用则优化了参数设置，提高训练效率、减少内存占用。

在人工智能快速发展的当下，深度学习模型应用广泛。DeepSeek作为强大语言模型，在文本生成等领域性能卓越。蓝耘GPU智算云平台基于Kubernetes，为客户提供开放、高性能、高性价比的算力云服务，可解决开发环境设置及运维管理等问题，提供开箱即用的大模型训练、推理平台，还针对大模型训练难题做了定制化设计。
DeepSeek R1 是一款先进的大规模深度学习模型，专为自然语言处理（NLP）和其他复杂任务设计，具备高效的架构、强大的泛化能力以及优化的参数利用，能够精准适应各种实际应用场景。它类似于 OpenAI 的 GPT、Google 的 Gemini 等大模型，能够执行文本生成、理解、问答、代码生成等多种任务。

DeepSeek R1 的特点

高效的网络架构
- 采用创新的深度学习架构，减少计算冗余，提高数据处理效率。
- 在处理复杂数据时，能够更快提取特征，大幅缩短训练和推理时间。
强大的泛化能力
- 训练数据覆盖面广，能够适应不同任务和场景，具有较强的跨领域适应性。
- 在文本、图像、代码等多模态任务中均能提供稳定的性能。
优化的参数管理
- 采用更合理的参数初始化和更新策略，使模型训练更加稳定高效。
- 资源占用优化，使得在算力受限的情况下依然能够良好运作。

DeepSeek R1 的应用领域

自然语言处理（NLP）：文本生成、文章摘要、机器翻译、情感分析等。
智能问答：提供准确的答案，支持知识问答、信息检索等功能。
代码生成与分析：辅助编程、代码补全、代码优化等任务。
数据分析：可用于大数据挖掘、预测建模等领域，帮助企业高效决策。

DeepSeek R1 与其他模型的对比

模型	主要特点	适用领域	计算资源需求
DeepSeek R1	高效架构、强泛化能力、优化参数	NLP、代码生成、大数据分析	中高
GPT-4	强大理解与生成能力、多模态	文本、代码、图像、对话系统	高
Gemini	多模态模型，适用于跨领域任务	文本、语音、视频处理	高
LLaMA 2	轻量级，适合本地部署	低算力设备的AI应用	低

总体来看，DeepSeek R1 结合了高效性、泛化能力和优化的计算资源管理，在大模型竞争中具备较强的实力，适用于科研、企业智能化升级等多种场景。

何为蓝耘智算平台

蓝耘元生代智算云是前沿产品，以强大算力资源为基础，整合大规模先进GPU集群，具备并行计算能力，可处理海量数据与复杂算法。其智能调度系统能动态分配算力资源，保障数据安全隐私，操作界面简洁，功能丰富，助力用户创新。

该平台还搭载了自主研发的智能调度系统，可以根据任务的特点和紧急程度动态地分配算力资源，确保计算资源的高效利用并有效缩短任务执行时间。平台同时具备高可靠性和安全性，采用多重数据备份和加密技术，全面保障用户数据的安全与隐私

在易用性方面，蓝耘元生代智算云提供简洁直观的操作界面，科研人员和企业开发者都能够快速上手，轻松提交任务、监控进度并获取结果。平台拥有丰富的工具和应用生态，涵盖从基础数据处理到高级模型训练的各种功能，帮助用户加速创新进程，在智能计算领域不断探索与进步。

使用蓝耘智算平台深度使用DeepSeek R1

首先我们需要进行注册
填写好我们的相关信息我们就能进行注册的操作

如何在平台中进行DeepSeek R1资源获取
我们需要回到平台的首页，点击我们左上方的这个引用市场，然后就可以看到一系列的模型了

首当其冲的就是我们的DeepSeek R1模型
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我们这里以第一个模型deepseek-r1_1.5b_7b_8b进行举例
我们点击部署操作进入到模型说明界面

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】
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接下来我们就开始正式的部署操作了

我们现需要点击部署进行应用的创建操作，我们这里选择按量计费，用多少算多少，GPU的型号我们就选择RTX 4090，就算我们的电脑的配置不是这个，我们依旧可以利用这个平台来体验这个4090显卡，然后选择好了之后我们点击这个立即购买就行了

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这里点击确定，这个代金券的话，只要是新用户注册的话都是会送20元代金券的

创建好了应用之后我们就会跳转到这个页面了，我们点击右上角的这个快速启动应用就能运行我们选择的这个模型

点击登录，进来就是我们可视化的对话界面
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这里我们输入请帮我写一个冒泡排序，使用c语言，可以发现我们的这个deepseek-r1_1.5b_7b_8b这个模型的思考路径很新颖，很完善，并且给出的答案也很正确，都是最优解

,keyi 在这里插入图片描述

Thought for 9 seconds > 嗯，我现在得帮用户写一个冒泡排序的代码，用C语言。首先，我得回忆一下冒泡排序是怎么工作的。冒泡排序是一种简单的排序算法，它通过不断地交换相邻元素，使较大的数字逐渐“冒”到后面，而较小的数字则逐渐移到前面。 > > 那我应该从哪里开始呢？通常，冒泡排序需要两个循环：一个是主循环，控制整个过程运行多少次；另一个是内循环，负责每次交换相邻元素。外循环的话，通常会用n作为终止条件，比如n代表数组的长度。 > > 接下来，我得想一下如何编写代码结构。在C语言中，我可能需要一个数组来存储数据，然后通过指针或索引来操作它们。假设数组是int类型的，大小为n，那么我可以声明一个int类型的数组，比如int arr[] = {2, 5, 3, 8, 1}；或者也许用户想测试一个具体的情况，但可能需要更一般性代码。 > > 然后，我得考虑如何实现交换操作。每次通过内循环遍历数组，从第0个元素到n-2的位置（因为最后一个元素没有相邻元素可以和它交换）。如果当前元素大于后面的元素，就交换它们的位置，并且标记为已排序，这样在外循环中可以跳过已经排序好的部分。 > > 那代码结构可能是这样的：外层循环从0到n-1，每次运行内层循环i从0到n-i-1。内层循环里，比较arr[i]和arr[i+1]，如果前者大于后者，就交换它们，并设置一个标记如已排序。如果是已经排好序的状态，那么外层循环可以提前终止。 > > 举个例子，假设n=5。第一次外循环i从0到3（因为5-1=4，i < n-i-1，当i=3时，4-1=3，条件满足）。然后内循环里，检查每一对相邻元素，并进行交换。如果有交换，就设置已经排好序的标记为false。 > > 在编写代码的时候，我得注意数组的索引是否正确。C语言中数组是从0开始的，所以i和i+1都应该是有效的指针，不会越界。此外，循环条件也要正确，比如内层循环应该是i < n - i - 1，这样当i接近n时，比较就不会重复。 > > 另外，我可以考虑是否在代码中加入一些注释或调试信息，但用户可能不需要这些。只需要一个最基础的实现，那么结构已经很清楚了。 > > 那我应该把这个逻辑转化为C语言代码。首先声明n的值，比如int n = 5，然后是数组。然后外层循环for(int i=0; i

#include <stdio.h>int main() {int n = 5;int arr[] = {2, 5, 3, 8, 1};for (int i = 0; i < n; ++i) {bool swapped = false;for (int j = 0; j < n - i - 1; ++j) {if (arr[j] > arr[j + 1]) {// 交换相邻元素int temp = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = temp;swapped = true;}}if (!swapped) {break; // 已排序，提前退出}}printf("排序后的数组： ");for (int k = 0; k < n; ++k) {printf("%d ", arr[k]);}printf("\n");return 0;
}

代码解释：

包含标准输入/输出库：#include <stdio.h>用于使用标准的输入和输出函数。
主函数：int main()定义了一个主程序。通常，冒泡排序可以作为独立的函数实现，但这里将其放在 main 函数中。
数组大小声明：int n = 5;假设我们要排序的数组长度为5个元素。
初始数组：int arr[] = {2, 5, 3, 8, 1};定义了一个初始数组，值为 {2, 5, 3, 8, 1}。
外层循环：for (int i = 0; i < n; ++i)。这个循环控制了冒泡排序的运行次数，每次通过内层循环对数组进行一次冒泡操作。
内层循环：for (int j = 0; j < n - i - 1; ++j)。这个循环遍历数组中的每一对相邻元素，直到最后两元素无法再交换。
比较并交换元素：如果当前元素大于下一个元素，则执行交换操作，并设置 swapped 标记为 true 表示发生了交换。
提前退出条件：如果在内层循环中没有发生任何交换（即 !swapped），则说明数组已经排好序，提前终止外层循环。
输出结果：最后打印排序后的数组内容。

处理示例输入：

假设初始数组为 {2, 5, 3, 8, 1}，执行冒泡排序后，最终的排序结果会是 {1, 2, 3, 5, 8}。

输出结果：

排序后的数组： 1 2 3 5 8

并且我们左上角是可以进行模型切换的，选择适合你自己的模型进行使用

正常我们在电脑上进行部署deepseek-r1_1.5b_7b_8b这个模型的话，我们需要大概2小时的时候进行等待模型的下载，但是我们在蓝耘元生代智算云平台只需要1分钟就可以使用上了
如何进行注册：https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131