DeepSeek（深度求索）是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的通用人工智能开源大模型平台，其目标是通过自研训练框架、大规模算力资源和创新技术，降低大模型的研发与部署成本，被称为“AI界的拼多多”。该系列模型在数学推理、编程、多模态等领域表现卓越，并因开源特性和高效能受到广泛关注。

DeepSeek系列模型

DeepSeek系列包含多个针对不同场景优化的模型，主要分为以下几类：

1. DeepSeek-R1系列

• R1：主打推理能力的MoE架构模型（671B参数），通过强化学习（RL）训练，无需监督微调（SFT），在数学竞赛（如AIME 2024）、编程（Codeforces）等任务中表现与OpenAI o1相当。
• R1-Zero：纯强化学习训练的预模型，具有更高的创造力但存在可读性问题，需通过冷启动数据和多阶段训练优化。
• 蒸馏模型：基于Qwen和Llama架构的六个小模型（1.5B至70B参数），通过知识蒸馏技术保留R1的推理能力，适合资源受限环境部署。例如，32B和70B蒸馏模型在AIME等任务中表现优于部分开源模型。

2. DeepSeek-V系列

• V3：671B参数的MoE模型，采用多token预测和无损负载均衡技术，性能对标GPT-4o。
• V2：创新架构（如多头潜在注意力MLA），显著降低推理成本至每百万token约1元。
• VL：多模态模型，支持视觉与语言联合理解，例如通过强化微调（Visual-RFT）提升细粒度分类和目标检测能力。

微调DeepSeek R1的要求

微调DeepSeek R1需考虑以下关键因素：

1. 硬件资源

• 原始R1：参数规模达671B，量化后仍需至少500GB内存/显存，普通设备难以部署，适合高性能集群。
• 蒸馏模型：例如32B模型需24GB显存或32GB内存，70B模型需64GB资源，建议使用支持大内存的轻薄本（如AMD锐龙AI 9 HX 370）或服务器。

2. 微调方法

• 强化学习（RL）：R1的核心训练方法，需设计基于规则的可验证奖励（如目标检测的IoU指标或分类任务的准确率），通过少量数据（10-1000条）实现高效微调。
• 监督微调（SFT）：适用于蒸馏模型，需使用R1生成的80万推理数据样本进行训练，不涉及额外RL阶段。

3. 优化工具

• 赤兔推理引擎：开源工具，支持FP8推理优化，可减少50% GPU使用并提升3.15倍速度，降低私有化部署成本。
• 框架选择：推荐使用ONNX Runtime或vLLM部署，跨平台兼容性较好。

4. 数据与任务适配

• 需根据任务类型设计奖励机制（如检测任务使用IoU奖励，分类任务使用分类正确性奖励）。
• 在开放词汇、少样本场景下，Visual-RFT等强化微调方法优于传统指令微调。

总结

DeepSeek系列通过技术创新与开源策略，覆盖了从大规模推理模型到轻量级蒸馏模型的多样化需求。微调R1时需结合硬件能力选择合适模型规模，并采用强化学习或监督微调方法，辅以优化工具降低部署成本。其应用场景广泛，包括教育、编程、多模态分析等，展现了国产AI模型在复杂任务中的竞争力。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
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• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
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• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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