蓝耘智算携手DeepSeek,共创AI未来
🌟 各位看官号,我是egoist2023!
🌍 种一棵树最好是十年前,其次是现在!
🚀 今天来学习如何通过蓝耘智算使用DeepSeek R1模型
👍 如果觉得这篇文章有帮助,欢迎您一键三连,分享给更多人哦
目录
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。
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】
这里直接选择4090进行安装(不是4090的电脑也无碍)。因为主要依赖于平台的算力资源池、虚拟化技术和远程计算服务。用户无需本地拥有4090 GPU,即可通过平台高效利用高性能硬件资源。这种模式降低了用户硬件成本,同时提升了计算效率。
创建好后点击右上角的快速启动应用就能运行我们DeepSeek-R1模型
接下来进行登录【默认账号:lanyunuser@lanyun.net 密码:lanyunuser】
登录后就会出现这个页面,即DeepSeek-R1模型的可视化界面。
附上平台注册链接:
https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131
相关文章:
蓝耘智算携手DeepSeek,共创AI未来
🌟 各位看官号,我是egoist2023! 🌍 种一棵树最好是十年前,其次是现在! 🚀 今天来学习如何通过蓝耘智算使用DeepSeek R1模型 👍 如果觉得这篇文章有帮助,欢迎您一键三连&a…...
具身智能在智能巡检机器人中的应用——以开关柜带电操作机器人为例
随着机器人技术和人工智能的迅速发展,具身智能在各行业的应用日益广泛,尤其是在电力行业中的智能巡检领域。传统的电力巡检和维护工作通常需要人工操作,存在着高温、高压、强电磁场等危险环境,且效率较低。开关柜带电操作机器人作…...
【第4章:循环神经网络(RNN)与长短时记忆网络(LSTM)— 4.6 RNN与LSTM的变体与发展趋势】
引言:时间序列的魔法钥匙 在时间的长河中,信息如同涓涓细流,绵延不绝。而如何在这无尽的数据流中捕捉、理解和预测,正是循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM)所擅长的。今天,我们就来一场深度探索,揭开RNN与LSTM的神秘面纱,看看它们如何在时间序列的海洋…...
【R语言】回归分析与判别分析
一、线性回归分析 1、lm()函数 lm()函数是用于拟合线性模型(Linear Models)的主要函数。线性模型是一种统计方法,用于描述一个或多个自变量(预测变量、解释变量)与因变量(响应变量)之间的关系…...
git开发流程以及github社区企业版
常规开发流程 1、将仓库 clone 到本地,已经 clone 的要 fetch & pull,保证本地 master 分支已经更新到最新状态 2、在 master 最新分支的基础上 checkout 一个开发分支,分支命名要求规范,如带用户名、日期、bug id 等关键信…...
DeepSeek + Vue实战开发
利用DeepSeek V3模型、siliconflow大模型一站式云服务平台以及vue3.0实现一个在线人工智能客服对话系统。 因为deepseek官网的api密钥使用起来比较缓慢,所以可以使用第三方的,具体操作请自行查阅资料。 siliconflow官网 SiliconFlow, Accelerate AGI …...
从安装软件到flask框架搭建可视化大屏(二)——创建一个flask页面,搭建可视化大屏,零基础也可以学会
附录:所有文件的完整代码 models.py # models/models.py from flask_sqlalchemy import SQLAlchemydb SQLAlchemy()class User(db.Model):__tablename__ user # 显式指定表名为 userid db.Column(db.Integer, primary_keyTrue)username db.Column(db.String(…...
Python编程中,async/await/asyncio分别是干啥的?
在Python异步编程中,async、await和asyncio是三个核心概念。它们共同构成了Python处理高并发I/O密集型任务的解决方案。本文将通过代码实例解析它们的作用和用法。 一、异步编程基础 1.1 同步 vs 异步 同步编程:代码按顺序执行,遇到I/O操作(如网络请求、文件读写)时会阻塞…...
vue非组件的初学笔记
1.创建Vue实例,初始化渲染的核心 准备容器引包创建Vue实例new Vue() el用来指定控制的盒子data提供数据 2.插值表达式 作用利用表达式插值,将数据渲染到页面中 格式{{表达式}} 注意点 表达式的数据要在data中存在表达式是可计算结果的语句插值表达式…...
4.3 学习UVM中的“run_phase“,将其应用到具体案例分为几步?
文章目录 前言1. run_phase 的作用与执行特点2. 关键组件的 run_phase 实现2.1 Driver 的 run_phase:驱动事务2.2 Monitor 的 run_phase:捕获事务2.3 Scoreboard 的 run_phase:数据比对 3. 同步与 Objection 管理3.1 控制仿真结束3.2 多组件协…...
[Python人工智能] 五十.PyTorch入门 (5)快速搭建神经网络及模型保存
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解PyTorch构建分类神经网络。这篇文章将介绍如何利用PyTorch快速构建神经网络,之前的代码比较复杂,通过自定义Net类实现,本文通过Torch函数定义神经网络。前面我们的Python人工智能主要以Tens…...
【C语言】有序数组的平方
文章目录 给你一个按非递减顺序排序的整数数组 nums,返回每个数字的平方组成的新数组,要求也按非递减顺序排序。 #include<stdio.h>/*** brief 计算一个整数数组的平方,并按非递减顺序存放结果* * 该函数接受一个整数数组arr和其长度le…...
osgearth视点坐标及鼠标交点坐标的信息显示(七)
核心函数如下: void COSGObject::addViewPointLabel() {//mRoot->addChild(osgEarth::Util::Controls::ControlCanvas::get(mViewer));//放开这句,球就卡住了。 为什么,shitosgEarth::Util::Controls::ControlCanvas* canvas = osgEarth::Util::Controls::ControlCanvas…...
【096】基于51单片机红外线人数统计系统【Proteus仿真+Keil程序+报告+原理图】
☆、设计硬件组成:51单片机最小系统LCD1602液晶显示两路E18-D80NK红外线传感器DS1302时钟芯片AT24C02存储芯片蜂鸣器LED灯按键设置。 1、设计采用STC89C52、AT89C52、AT89S52作为主控芯片; 2、采用DS1302时钟芯片实现对日期和时间的计时,并…...
【ENSP】链路聚合的两种模式
【ENSP】链路聚合的两种模式 1、背景介绍2、链路聚合的使用场景3、配置过程1、手工模式Eth-Trunk配置2、静态LACP模式Eth-Trunk 4、总结 1、背景介绍 随着网络规模的不断扩大,人们对骨干链路的带宽吞吐量和可靠性提出了越来越高的要求。在传统方案中,为…...
机器学习_17 K近邻算法知识点总结
K近邻算法(K-Nearest Neighbors,KNN)是一种简单而直观的机器学习算法,广泛应用于分类和回归任务。它通过寻找训练集中与新样本最接近的K个样本(近邻)来进行预测。今天,我们就来深入探讨K近邻算法…...
Web 后端 请求与响应
一 请求响应 1. 请求(Request) 客户端向服务器发送的HTTP请求,通常包含以下内容: 请求行:HTTP方法(GET/POST等)、请求的URL、协议版本。 请求头(Headers):…...
网络工程师 (44)ARP协议
前言 ARP协议,即地址解析协议(Address Resolution Protocol),是一种网络协议,主要用于将网络层的IPv4地址(逻辑地址)解析为链路层的物理地址(通常是MAC地址)。 一、基本概…...
使用verilog 实现 cordic 算法 ----- 旋转模式
1-设计流程 ● 了解cordic 算法原理,公式,模式,伸缩因子,旋转方向等,推荐以下链接视频了解 cordic 算法。哔哩哔哩-cordic算法原理讲解 ● 用matlab 或者 c 实现一遍算法 ● 在FPGA中用 verilog 实现,注意…...
搜狗浏览器卸载教程
需求背景 今天发现geek居然无法卸载搜狗浏览器,作为一个老司机,这是不允许的。如果你使用geek或者windows的卸载,或者直接在它的安装包的Uninstall.exe中卸载,他走到100%就一直不动了。那玩意是假的。 卸载教程 结束 -----华丽的…...
ES7 (ES2016) 新特性
目录 Array.prototype.includes()指数运算符与 ES6 的对比实际应用场景最佳实践 Array.includes() 基本语法 array.includes(searchElement[, fromIndex])特点 返回布尔值可以检测 NaN支持可选的 fromIndex 参数比 indexOf() 更语义化 使用示例 const numbers [1, 2, 3…...
设计模式13:职责链模式
系列总链接:《大话设计模式》学习记录_net 大话设计-CSDN博客 1.概述 职责链模式(Chain of Responsibility Pattern)是一种行为设计模式,它允许将请求沿着处理者链传递,直到有一个处理者能够处理该请求。这种模式通过…...
MongoDB between ... and ... 操作
个人博客地址:MongoDB between ... and ... 操作 | 一张假钞的真实世界 MongoDB中类似SQL的between and操作可以采用如下语法: db.collection.find( { field: { $gt: value1, $lt: value2 } } );...
Ubuntu 下 nginx-1.24.0 源码分析 - ngx_alloc函数
ngx_alloc 声明在 src\os\unix\ngx_alloc.h 中: void *ngx_alloc(size_t size, ngx_log_t *log); 定义在 src\os\unix\ngx_alloc.c 中: void * ngx_alloc(size_t size, ngx_log_t *log) {void *p;p malloc(size);if (p NULL) {ngx_log_error(NGX_LOG_…...
总结:Helm 命令详解
文章目录 1. Helm 概述2. Helm 的安装与配置2.1 安装 Helm2.2 验证安装 3、Helm 的常用命令3.1 查看帮助3.2 查看 Chart 列表3.3 安装 Chart3.4 卸载 Chart3.5 升级 Chart3.6 回滚 Chart3.7 查看 Chart 详细信息3.8 查看 Chart 的模板3.9 查看 Chart 的值3.10 管理仓库 4. Helm…...
通俗诠释 DeepSeek-V3 模型的 “671B” ,“37B”与 “128K”,用生活比喻帮你理解模型的秘密!
欢迎来到涛涛聊AI。 在DeepSeek-V3模型的参数描述中,你可能会看到类似“671B 37B 128K”这样的标记。这些字母和数字的组合看起来像密码,但其实它们揭示了模型的“大脑容量”和“工作方式”。我们用日常生活的比喻来解释: 一、数字含义&…...
【鸿蒙ArcTS】TypeScript学习记录:函数类型声明与箭头函数
普通函数 function add(x: number, y: number): number {return x y; } 完整未省略版本 const add: (x: number, y: number) > void//函数类型(x: number, y: number): void > {//函数定义console.log("object"); };函数类型: type trigFunc…...
基于 Python 和 Django 的北极星招聘数据可视化系统(附源码,部署)
博主介绍:✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌ 🍅文末获取源码联系🍅 👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇…...
机器学习_18 K均值聚类知识点总结
K均值聚类(K-means Clustering)是一种经典的无监督学习算法,广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇,使得簇内相似度高而簇间相似度低。今天,我们就来深入探讨K均值聚类的原理、实现和应用…...
LTE参数
RSRP(Reference Singnal Received Power,参考信号接收功率) 是终端接收到的小区公共参考信号(CRS)功率值,数值为测量带宽内单个RE功率的线性平均值,反映的是本小区有用信号的强度。 SINR(SignaltoInterference&Noise Ratio,…...
Word写论文常用操作的参考文章
1.插入多个引用文献:word中交叉引用多篇参考文献格式[1-2]操作以及显示错误问题 更改左域名,输入 \#"[0" 更改右域名,输入 \#"0]" 2.插入题注:word 中添加图片题注、目录、内部链接 3.插入公式编号&#x…...
kubectl exec 实现的原理
kubectl exec 是 Kubernetes 提供的一个命令,它允许你在指定的 Pod 中执行命令,类似于在容器中打开一个终端会话。这个功能对于调试、监控和管理容器化应用非常有用。kubectl exec 的实现涉及到多个 Kubernetes 组件和机制,包括 API Server、…...
apache artemis安装
安装apache artemis https://xxzkid.github.io/2025/apache-artemis-install...
驱动开发、移植(最后的说法有误,以后会修正)
一、任务明确:把创龙MX8的驱动 按照我们的要求 然后移植到 我们的板子 1.Linux系统启动卡制作, sd卡 先按照 《用户手册—3-2-Linux系统启动卡制作及系统固化》 把创龙的Linux系统刷进去。 2. 把TLIMX8-EVM的板子过一遍 把刚刚烧好系统的sd卡插入 创…...
算法12-贪心算法
一、贪心算法概念 贪心算法(Greedy Algorithm)是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,从而希望导致全局最优解的算法。贪心算法的核心思想是“局部最优,全局最优”,即通过一系列局部最优选择,最…...
Docker容器化 | 超简单部署 FireCrawl
灵感来源 【RAG实战】Docker容器化 🔥 FireCrawl | 基于docker-compose.yaml一键运行的网页解析API 参考仓库地址 建议给大佬点点star,这么简单的教程非常实用 测试环境 ubuntu 24.04 可能要安装的依赖 sudo apt install docker-buildx拉取FireCra…...
从入门到精通:Postman 实用指南
Postman 是一款超棒的 API 开发工具,能用来测试、调试和管理 API,大大提升开发效率。下面就给大家详细讲讲它的安装、使用方法,再分享些实用技巧。 一、安装 Postman 你能在 Postman 官网(https://www.postman.com )下…...
yolo11s rknn无法detect的bugfix - step by step
1.缘起 上周四下班时,发现在宿主机环境工作良好的既有的pytorch模型,在通过.pt->.onnx->.rknn的转换后无法正常工作。周五下班时,怀疑疑点在两处: 版本匹配问题通道和参数传递问题。 周六,周日,周…...
把 CSV 文件摄入到 Elasticsearch 中 - CSVES
在我们之前的很多文章里,我有讲到这个话题。在今天的文章中,我们就提重谈。我们使用一种新的方法来实现。这是一个基于 golang 的开源项目。项目的源码在 https://github.com/githubesson/csves/。由于这个原始的代码并不支持 basic security 及带有安全…...
尚硅谷爬虫note008
一、handler处理器 定制更高级的请求头 # _*_ coding : utf-8 _*_ # Time : 2025/2/17 08:55 # Author : 20250206-里奥 # File : demo01_urllib_handler处理器的基本使用 # Project : PythonPro17-21# 导入 import urllib.request from cgitb import handler# 需求ÿ…...
MongoDB数据导出工具mongoexport
个人博客地址:MongoDB数据导出工具mongoexport | 一张假钞的真实世界 导出示例: $ mongoexport --host 192.168.72.60 --db realtime_statistic_backup --collection all_play_stats_summary --fields "_id.timestamp,total_uv" --type csv …...
机器学习数学基础:29.t检验
t检验学习笔记 一、t检验的定义和用途 t检验是统计学中常用的假设检验方法,主要用于判断样本均值与总体均值间,或两个样本均值间是否存在显著差异。 在实际中应用广泛,例如在医学领域可用于比较两种药物的疗效;在教育领域&…...
Lineageos 22.1(Android 15) 编译隐藏API的 android.jar
一、前言 有时候会我们开发系统应用需要一些系统的方法或者属性之类的,但是被隐藏导致无法正常显示,因为SDK提供的android.jar被隐藏了,所以只能看到sourcecode,实际上编译是会报错的,比如: 一般这种无法是两种,直接添加一个类,同包名同类名,或者依赖framework.jar,可以骗过…...
floodfill算法系列一>扫雷游戏
目录 题目思路:代码设计:代码呈现: 题目思路: 代码设计: 代码呈现: class Solution {int m,n;int[] dx {0,0,-1,1,-1,-1,1,1};int[] dy {-1,1,0,0,-1,1,-1,1};public char[][] updateBoard(char[][] boa…...
2011年下半年软件设计师考试上午题真题的详细知识点分类整理(附真题及答案解析)
以下是针对2011年下半年软件设计师考试上午题真题的详细知识点分类整理,涵盖所有题目涉及的核心知识点,供考生背诵记忆: 1. 数据结构与算法 树与图: 树的性质:树的节点数、深度、叶子节点数之间的关系。二叉树遍历&am…...
算法基础 -- Fenwick树的实现原理
线段树与Fenwick树详解及C语言实现 线段树简介 线段树(Segment Tree)是一种二叉树结构,主要用于在数组修改的同时,快速进行区间查询。常见应用包括区间求和、区间最小值、区间最大值等。 线段树的特点 时间复杂度:…...
萌新学 Python 之集合 set
集合 set:使用一对大括号,元素写在大括号之间,使用逗号分隔 集合中的元素只能是不可变的数据类型,不能是列表、字典和集合 set1 {1, 2, 3} set2 {1, a, (1, 2, 3)} print(type(set1), type(set2)) # <class set> <c…...
(4)ENVI-guide的设置
1 General Settings 打开ENVI-guide,设置你的模拟时间,模拟名称以及输出文件所在位置 注意,选择多核心和单核运行的方式是 1)如果只有一个模拟,并且需要尽快输出,并且运行文件的电脑可以暂时不需要进行其他…...
Golang学习笔记_32——适配器模式
Golang学习笔记_29——抽象工厂模式 Golang学习笔记_30——建造者模式 Golang学习笔记_31——原型模式 文章目录 一、核心概念二、模式结构三、模式特点四、实现方式对比五、适用场景六、与其他模式的对比1. 与装饰器模式2. 与外观模式3. 与创建型模式(工厂/原型&am…...
python知识和项目经验
一些功能的实现 从.py文件中获取函数对象和参数 的字典 在给定的Python脚本中,通过模块导入和反射机制,如何动态获取包含模型函数的模块中的函数及其默认参数,并构建一个字典以便后续使用? 解决方案 test.py # test.py impor…...