多模态处理类： 图文互译、表格解析、 视频脚本。 • 10. 伦理与安全类： 内容审核、价值观对 齐、风险预警。 DeepSeek 部署方 案 Deepseek ! Deepseek 部署全线 图 移动手机应用 本地部署蒸馏小模型 第三方 UI 客户管接入服务 云端网站接入服 务 Deepseek 模型及蒸馏模 Chatbox API 及网络调 用 API 及蒸馏模 型 API 及蒸馏模 型 本地网络调用 API 接 入 DeepseeK 替代部署方案 • 本地部署蒸馏小模型： 可通过 o llama 平台、 LM Studio 平台快速本地部署基于 Llama 和 Qwen 蒸馏 的 DeepSeek - R1 推理模型 ，涵盖多种不同参数规模 ，适合想在本地运行模型的用户。 ≈ 0.6 个 token 。 • 但因为不同模型的分词不同 ， 所以换算比例也存在差异 ， 每一次实际处 理 token 数量以模型返回为准 ，您可以从返回结果的 usage 中查看。 阿里云部署 Deepseek 以 DeepSeek-R1 满血版为例进行演示 ，通过百炼模型服务进行 DeepSeek 开源模型调用 ，可以 根 据实际需求选择其他参数规模的 DeepSeek 模型。百炼平台的

DeepSeek 银行部署加速， AI 金融应用迎来跃迁 分析师：闻学臣 执业证书编号： S0740519090007 分析师：王雪晴 执业证书编号： S0740524120003 分析师：苏仪 执业证书编号： S0740520060001 联系人：蒋丹 Email ： jiangdan@zts.com.cn | 证 券 研 究 报 告 | 1 3 专 业 ｜ 领 先 ｜ 深 度 ｜ 诚 信 中 泰 证 券 研 究 所 n DeepSeek 开源使金融机构能够轻松获得前沿模型能力，且大幅降低部署成本。其通过对训练方式、算法架构和推理方 法 的工程化优化大幅降低了部署成本。近期采用大规模 RL 训练方法的阿里 QwQ-32B 等模型也在缩小规模的同时达到了 DeepSeek R1 671B 的应用效果，有望进一步催生银行落地应用。 80% 以上能 力，就足以压缩闭源的生存空间。 DeepSeek 能力能够比肩 OpenAIo1 ，开源使各行业机构能够轻松获取前沿模型能力， 且可直接进行私有化部署或商业化开发。 开源易获得： DeepSeek 使私有化部署模型也能够追平前沿闭源模型水 平 图表：闭源模型与开源模型的差距正在缩小 资料来源： Epoch AI ，中泰证券研究 所 资料来源： AI 产品榜，中泰证券研究

Deepseek 大模型在银行系统的部署 方案设计 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................6 1.1 项目背景.......................................... ..........................................................................................42 5. 模型部署................................................................................................... .........................................................................................49 5.4 模型部署.............................................................................................51 6.

Deepseek 在药企研发领域的本 地 化部署和应用场景 智慧芽生物医药 2025 年 03 月 智慧芽 01 大模型的发展阶段和 deepseek 02 Deepseek-R1 在药企的本地化部 署 03 芽仔与 Deepseek-R1 对接 04 Al 融入智慧芽生物医药产品 智慧芽 @LS- GTM 智 慧 芽 2 2022.12 @LS- GTM 4 筋 京始前平台 动 她米 N 附大 等 A 附大 理白练 第三方乘道 AaMN 火 山 0 出元建 阿 白 Moly R1( 向量智能 )) 本地部署 · 打破垄断： R1 版以低成本和开源特性打破以往头部企业垄断局面。 · 价格优势： DeepSeek-R1 的 API 定价仅为行业均价的 1/10, 推动了中小型企业低成本接入 Al 在药企的本地化部署 · 个人部署： Ollma 框架适合个人用户私有化本地部署，但在多用户并发场景下性能衰减明显。 · 企业部署：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 24 倍于 Transformers 的吞吐量实现大模型的高效推理，针对不同企业场景，则提供 不同 的企业级部署方案。 · 其他方式：近期出现的

2025年3月9日星期日 DeepSeek的本地化部署与AI通识教育之未来 陈建海 博导/副教授 浙江大学通识人工智能（A）（理工农医）课程团队负责人 浙江大学计算机科学与技术学院 基础教学中心副主任/支部书记 浙江大学智能计算与系统实验室 负责人 浙江大学人工智能教育教学研究中心 2 提纲 vDeepSeek AI的新时代背景 vDeepSeek的本地化部署实践 vDeepSeek与AI通识教育之未来 vDeepSeek与AI通识教育之未来 v总结 3 提纲 vDeepSeek AI的新时代背景 vDeepSeek的本地化部署实践 vDeepSeek与AI通识教育之未来 v总结 4 我们进入了一个怎样的时代 人工智能的新时代 农耕时代 互联网时代 大数据时代 智能化 互联网大数据引来智能化 信息技 术革命 5 生成式人工智能：AIGC盛行（文生文、文生图、文生视频.....） 由LumaAI 陆续上线国家超算平台... 2025年1月：GitHub发布Janus-Pro多模态大模 型，进军文生图 2025.2.6日: 中国电信、中国移动、中国联通三大运营商宣布接入DeepSeek 近期：各行业开始研究部署... 1.DeepSeek简介 16 DeepSeek是谁？咱们通俗说一说...... 基于 Llama 、 Qwen 六个密集模型 （1.5b、7b、8b、 14b、32b、70b）

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 | 2023年05月31日 超 配 电子 AI+系列专题报告 边缘 AI：大语言模型的终端部署，推动新一轮终端需求 核心观点 行业研究·行业专题 电子 超配·维持评级 证券分析师：胡剑 证券分析师：胡慧 021-60893306 021-60871321 hujian1@guosen.com.cn huhui2@guosen 研究表明，模型参数的 上涨需要配合等比例上升的优质数据集来达到最佳训练效果。因此，大模型 参数在十亿级以上发展并受限于优质数据集的增速是 AI 发展的必然趋势。 大模型增长挑战芯片算力和内存，无法实现完整端侧部署。大模型训练和推 理的三大瓶颈是算力、显存和通信，根据我们的测算，算力方面 GPT-3 训练 所需算力为 121528 TFLOPS，若 30 天内完成，需要 1558 颗 A100。内存角度， GPT-3 优化后大模型可在旗舰机型芯片上运行，AI 落地有望推动新一轮换机潮。 AI 部署本地化具有必要性，优势包括更低的延迟、更小的带宽、提高数据安 全、保护数据隐私、高可靠性等。完整的大模型仅参数权重就占满一张 80G 的 GPU，但是通过量化、知识蒸馏、剪枝等优化，大模型可以在手机本地实 现推理。高通团队使用骁龙 8 Gen2 部署 Stable Diffusion，实现本地运营 15 秒出图，证明了大模

DeepSeek 华为云 AI 解决方案主打胶 片 Security Level: 目录 1. DeepSeek 介绍和洞察 2. DeepSeek 华为云部署方案 3. DeepSeek 应用场景 3 Huawei Proprietary - Restricted Distribution d e e p seek 全球增长最快应用，增长势头超越 ChatGPT 截止 2 智能路由器“ • 多头潜在注意力 MLA ：空间压缩 术 • 训练框架加速： 16 到 3 的量化压 缩， 通信降低 89% • 推理加速：预加载，动态批处理 等 • 模型、数据、工具链、部署全开 源 • 蒸馏技术使能第三方模型性能 DeepSeek 大模型解读： 通过系统优化实现极致性能， 完全开源 + 免费商用，挑战 A 国 AI 霸权 硬件级、算法级、架构级、工程级、开 源生态 Proprietary - Restricted Distribution 4 目录 1. DeepSeek 介绍和洞察 2. DeepSeek 华为云部署方案 3. DeepSeek 应用场景 销售场景 场景一 在昇腾云裸金属服务器部署 DeepSeek 模型 场景二 MaaS （ ModelArts Studio ）平台 DeepSeek 模型 场景三 开发者基于

....................................................................................5 4. DeepSeek 部署方法................................................................................................. .........................................................................................12 4.3 本地部署................................................................................................... ..............................15 4.3.4 测试部署模型 ................................................................................................17 4.3.5 部署非量化模型......................................

年底《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体 化算力网的实施意见》（简称意见）发布后，全国一体化算力网的建 设浩荡展开。《意见》中多次提及“算网协同”，明确指出“加快算网 协同编排调度技术部署应用”、“探索算网协同运营机制”。 实际上，自 2019 年业界相关研究起步，“算力网”、“算力网络”、 “算力互联网”等概念层出不穷，“算网协同”、“算网融合”、“算网 ●一体 ”等路线众说 合印发《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网 的实施意见》，明确了全国一体化算力网的指导思想、基本原则和建 设目标。《意见》多次提及“算网协同”，明确指出“加快算网协同编 排调度技术部署应用”、“探索算网协同运营机制”，为算网协同的发 展确立了基础。 1.4 本文内容结构 本文的编制，是基于国家东数西算“安全新总线”项目所开展的 算网协同工程实践。深入分析“东数西算” 工程中的总分调度、分 算网协同调度平台包含两大用户入口及四个调度模块，功能如下：  资源需方入口：资源需求方可通过该入口发布涵盖算力、存 储、网络等多维度的应用需求。平台将基于全域算力资源池， 4 精准调度匹配需求的算力及网络资源，完成用户任务的部署 与执行。  资源供方入口：资源供应方可通过该入口向平台注册算力资 源，同时登记账户信息等相关内容，实现资源发布、调度、 使用、计量、计费及结算的全业务流程闭环。  协同调度模块：通过协同任务调度、流量调度与数据调度，

迅猛发展，我国数 据中心产业也迎来了高速增长期。当前，数据中心正朝着大规模、高 功率密度、绿色低碳、模块化建设等方向演进。在这一趋势下，供配 电系统作为核心基础设施，其在经济性、可持续性、灵活部署与高可 靠性等方面面临更高要求。传统通过列头柜+电缆进行机房配电的方 式，因结构固定、布线复杂、扩展困难等问题，已难以满足现代数据 中心的实际需求。为此，以结构更灵活、扩展更便捷的数据中心末端 成为AI 数据中心的主流方案； 以400A精密配电柜系统为例，应用于通用算力时代可以支持34台单机柜8kW的供电需求，而 面对AI智能算力的需求，如果单机柜达到50kW，只能支持5台机柜AI集群的部署。而采用1250A 电流等级的数据中心末端配电母线，其最大载流可支持单路约866kW的电力输送（以400V三相 核算），则可以充分满足智算中心高密度机柜的电力负荷需求，单机柜50kW情况下，可以支持 传统数据中心 末端配电架构的挑战及应对 2 在传统数据中心配电体系中，主进线经变压器与UPS后接入列头柜，再分配至各IT机柜，通常 每柜配置双路电源以实现冗余，布线多通过底部架空地板或顶部线缆桥架部署。 随着数据中心功率密度持续攀升，供配电 系统面临多重挑战。 首先是可靠性要求显著提高：当前机柜功 率已从10kW、15kW提升至20kW、50kW，部 分应用场景甚至突破100kW，传统电缆在长时