2月8日

在中国移动的助力下

中国石油高效完成了

DeepSeek V3/R1全栈国产化的

训推适配和私有化部署

此次部署

基于DeepSeek的关键技术点

开展了系列基础模型算法创新

实现了从底层芯片到框架、

模型的全栈自主可控

为推动人工智能技术

在能源化工领域的深度应用

与国产AI技术生态的规模化落地

注入了强大动力

一直以来，中国移动与中国石油两大央企积极响应国家人工智能战略，努力推动 “人工智能 +” 在能源化工行业落地生根。此前，中国移动****携手中国石油发布能源化工领域首个行业大模型——700亿参数昆仑大模型，助力中国石油打造“五个一”：建设一个央企领先的算力中心，一个集中统一AI中台，一套高质量行业数据集，一套国内领先的行业大模型、一系列创新应用。

AI了！牵手中国石油，开启能源化工 “智” 时代

面对中国石油多模态、超百亿参数的大模型训练任务需求，移动云凭借强大的算力网络能力，实现了资源的快速响应、弹性扩展及高质量供给。通过为中国石油构建“算力泛在、算网共生、智能敏捷、安全可靠、绿色低碳”的一体化算力体系，移动云已提供超过1000P的稳定算力资源， 为大模型的建设和运行提供了坚实的算力保障。

为了使DeepSeek系列模型在昆仑大模型原有的框架下，获得更好的适配效果和执行性能，中国移动第一时间开展相关的分析、适配与创新工作。中国移动通过配置化开发，在DeepSeek V3模型基础上快速实现了自定义模型参数和规模的针对性优化。 团队在不实际启动集群训练任务的情况下，仅通过单卡即模拟出集群中所有卡的内存占用情况，从而制定整体的集群分布式训练策略。

中国移动复现并优化了DeepSeek MTP多Tokens预测功能， 通过DeepSeek-V3/R1主模型和MTP Module的分布式调度，实现一次解码生成多个token，并通过使整图编译功能，组合计算图的通用算子，实现自动融合加速，提升DeepSeek-V3/R1端到端的推理性能。

此次DeepSeek大模型的成功部署，为中国政企客户实现DeepSeek V3/R1全栈国产化的训推适配和部署提供了重要参考。它也为中国石油昆仑大模型优化应用效果、缩短研发周期、构建健康生态提供了新引擎， 推动“数智中国石油”建设步入快车道。

算网大脑加持！移动云全面上线DeepSeek!

在应用层面，昆仑大模型的问答应用“行业大家”目前已新增DeepSeek深度推理能力。 用户在使用该应用时，除了可以得到昆仑大模型生成的能源化工领域专业问答结果，还能选择“深度思考”模式，体验知识推理、场景理解等AI服务。

在模型层面，昆仑大模型的AI中台模型广场目前已上线DeepSeek-V3与DeepSeek-R1模型版本，并实现全尺寸适配， 用户可基于AI中台调用DeepSeek模型API服务，并使用AI中台组件及工具构建智能体，以满足不同场景的需求。

未来，中国移动与中国石油将继续携手共进，在油气勘探开发、炼油化工、油气销售、工程建设等核心业务领域深入挖掘AI潜力，以新质生产力为中国式现代化建设贡献力量。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

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