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
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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
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】
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
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
- 登录
这里我们输入我们模型介绍时候显示的密码账号类的信息
【默认账号：lanyunuser@lanyun.net 密码：lanyunuser】
点击登录，进来就是我们可视化的对话界面
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
#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
