北京大学：DeepSeek 私有化部署和一体机（PDF文档）

DeepSeek 的资料，我们分享了清华大学出品的 DeepSeek 入门、职场、生活 和 学术与科研 。之后分享了三份北京大学团队出的 DeepSeek 资料。前三份分别讲了 “DeepSeek 和 AIGC”、 DS 提示词工程和落地场景、DS 的落地应用。这是北大出品的第四篇，主要聚焦在 DS 私有化部署。

这份 PDF 的重点在于讨论私有化部署 DeepSeek 模型。可以将“部署”理解为“安装”或者“运行”。“私有化”则意味着将 DeepSeek 模型安装在您自己的电脑、服务器或者专门的设备上运行，而不是仅仅通过互联网使用别人提供的云服务。

那么，为什么要进行私有化部署呢？ 这份 PDF 提到了几个重要的原因：

数据安全和隐私

对于企业或个人而言，将敏感数据交给第三方云服务可能存在一定的风险。私有化部署可以将数据完全掌控在自己手中。

定制化需求

不同的应用场景可能需要不同类型的模型。DeepSeek 提供了各种版本，包括“满血版”（功能最全）以及各种“蒸馏版”和“量化版”（功能有所简化但更轻量级），还有针对特定行业和任务的专业模型. 私有化部署可以让您根据自己的需求选择最合适的版本。

成本效益

长期来看，特别是对于需要频繁使用大模型的场景，私有化部署可能会比持续使用云服务更经济。

性能和稳定性

在本地运行模型可以减少对网络连接的依赖，提高响应速度和稳定性。

这份文档主要介绍了以下几个方面的内容，帮助不同类型的用户进行 DeepSeek 的私有化部署：

1、DeepSeek 模型的基础知识

介绍了什么是人工智能大模型，DeepSeek 模型的不同系列（例如 V2、V3 和 R1）及其特点和适用场景。DeepSeek R1 是一个侧重于复杂推理的模型，而 V2 和 V3 更偏向于生成任务。PDF 还解释了“蒸馏”和“量化”等技术，这些技术可以让更小的模型也能具备一定的能力。

2、个人电脑上的部署

针对普通用户，PDF 介绍了如何在自己的电脑上安装和体验 DeepSeek 的简化版本（蒸馏版）。它评估了所需的硬件要求，并推荐使用Ollama 命令行工具来高效地部署模型。为了提升用户体验，还介绍了Open WebUI 和 Chatbox 等前端界面工具的配置和使用方法。Ollama 就像一个便捷的工具箱，可以帮助您轻松下载和运行大模型。

3、企业级的专业部署

对于有更高要求的企业用户，PDF 探讨了如何将 DeepSeek 的各种版本部署在专业的推理服务器上。它介绍了基于 Transformers 和 vLLM 的高性能部署方案，并分享了真实的企业案例和经验。vLLM 是一个可以显著提升大模型推理速度的框架。

4、低成本部署方案

针对计算资源有限的场景，PDF 专门介绍了Unsloth R1 动态量化部署的三种实现路径，包括基于 llama.cpp、KTransformers 以及 Ollama 框架的动态量化部署. 这些方案旨在降低部署成本，但可能会牺牲一定的推理速度和准确性.llama.cpp 是一个可以用 C++ 编写的库，可以在 CPU 上运行大型模型.KTransformers 是一种利用 CPU 和 GPU 混合推理的技术。

5、DeepSeek 一体机

作为一种更专业的解决方案，PDF 还介绍了 DeepSeek 一体机。这是一种集成了算力、大模型和应用的一体化产品，可以为企业提供一站式的私有化部署方案，降低智能化转型的门槛。

这份 PDF 文件系统地介绍了 DeepSeek 模型的私有化部署，从理论知识到实践方法，覆盖了个人用户到企业用户的不同需求。如果您对人工智能大模型，特别是如何在本地部署和使用 DeepSeek 感兴趣，建议阅读这份 PDF 文件。

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