DeepSeek老奔溃?别怕,这15个平台你值得拥有!
最近网上DeepSeek过于火爆,经常导致服务不可用,我问一个需要点情商的问题,直接来个“服务器繁忙,请稍后重试”,一度让我觉得他就是武安马科长的数字人分身。当然也有开始猜测DeepSeek的母公司正在施展魔法,做空做多美国科技股,从中套取巨额收益。以上都是道听途说,言归正传,如果DeepSeek官方服务不可用,那我们可以用什么呢,这15个平台值得拥有。
最近网上DeepSeek过于火爆,经常导致服务不可用,我问一个需要点情商的问题,直接来个“服务器繁忙,请稍后重试”,一度让我觉得他就是武安马科长的数字人分身。当然也有开始猜测DeepSeek的母公司正在施展魔法,做空做多美国科技股,从中套取巨额收益。
以上都是道听途说,言归正传,如果DeepSeek官方服务不可用,那我们可以用什么呢,这15个平台值得拥有。
1、秘塔搜索(https://metaso.cn )
秘塔搜索是由上海秘塔科技推出的国产AI搜索引擎,专注于无广告、结构化的中文搜索体验,整合全网信息并通过图形化工具辅助用户理解内容。
特点:
- 无广告干扰:提供纯净搜索环境,结果无广告插入。
- 结构化展示:以脑图、大纲等形式呈现信息,提升信息获取效率。
- 来源可追溯:每条结果标注来源链接,增强信息可信度。
- 学术支持:学术搜索模式支持文献摘要预览及参考文献导出。
2、360纳米AI搜索(https://www.n.cn/)
360集团推出的多模态AI搜索引擎,融合搜索与内容创作功能,支持“搜、学、写、创”一体化流程。
特点:
- 搜索即创作:用户可直接利用搜索结果生成视频、语音等内容。
- 多模态能力:涵盖语音脱口秀、数字人视频等多样化输出形式。
- 高访问量:上线首日访问量突破100万,全球排名第二。
纳米搜索
3、 硅基流动(https://cloud.siliconflow.cn/i/xiBysNk0)
生成式AI基础设施平台,提供大模型云服务(IaaS/PaaS/MaaS),降低大模型部署与推理成本。
特点:
- 高性能推理引擎:如SiliconLLM推理速度提升10倍,支持50+开源模型。
- 成本优化:Qwen2-72B模型调用费用低至4.13元/百万Tokens。
- 开发者友好:提供统一API、在线Playground及私有化部署工具。
硅基流动
4、火山引擎(https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/experience )
字节跳动旗下的云服务平台,集成DeepSeek-R1等高性能AI模型,支持高并发处理。
特点:
- 高并发能力:支持500万TPM,适用于电商、智能设备等实时场景。
- 低成本体验:新用户赠送375万Tokens,邀请奖励达3000万Tokens。
- 无门槛试用:用户无需注册即可体验模型性能。
火山引擎
5、百度云千帆(https://console.bce.baidu.com/qianfan/overview)
一站式企业级大模型平台,整合文心模型及开源模型,覆盖金融、政务等多领域。
特点:
- 价格优势:DeepSeek-R1调用价格为官方5折,限时免费配额达1000 RPM。
- 技术优化:通过KV Cache复用等技术提升推理效率。
- 算力支持:自研万卡集群降低训练成本,日均调用超15亿次。
百度云千帆
6、英伟达NIM(https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1)
英伟达推出的云原生微服务,简化生成式AI模型在云端及本地部署流程。
特点:
- 跨平台兼容:支持从本地工作站到云端的多种基础设施。
- 优化推理:针对硬件优化延迟与吞吐量,降低推理成本。
- 多模型支持:涵盖大语言模型、视觉语言模型及医疗影像等领域。
英伟达NIM
7、Groq(https://groq.com/)
Groq 专为AI推理设计的LPU(语言处理单元)加速器,显著提升生成速度。
特点:
- 超高速生成:7B模型达每秒527个Tokens,70B模型为275 Tokens。
- 能效优势:能耗仅为Nvidia GPU的1/10,支持多模态生成(如图像、视频)。
- 确定性延迟:软件优先架构确保低延迟与高可预测性。
Groq
8、Fireworks(https://fireworks.ai/models/fireworks/deepseek-r1)
FireWorks是开源科学计算工具,用于编排复杂工作流,支持材料科学、生物信息学等领域。
特点:
- 灵活编排:基于Python定义任务,支持分布式计算与结果追踪。
- 自动重启:记录任务状态,便于失败任务重启与调试。
Fireworks
9、POE(https://poe.com/DeepSeek-R1)
POE 是 Quora 推出的人工智能聊天机器人平台,于 2023 年推出。它能集成多种不同的人工智能模型,用户可以在一个平台上与多个不同的 AI 进行交互,如 Sage、GPT-4 等,满足不同用户对不同风格回答和功能的需求。用户输入问题后,POE 会调用相应模型生成答案,为用户提供知识问答、文本创作等服务,在自然语言处理交互方面有独特优势。
POE
10、Cursor(https://cursor.sh/)
Cursor 成立于 2022 年,由 Cursor 公司开发。它是一款 AI 代码编辑器,旨在大幅提升开发者生产力。主要能力突出,支持用自然语言编写代码,通过简单指令就能更新类或函数;能理解代码库,可依据代码库内容给出答案、引用文件或文档;具备智能快速的自动补全功能,约 25% 的情况下能精准预测开发者意图;支持导入各类扩展、主题和快捷键,使用体验熟悉便捷;还提供隐私模式,代码仅本地存储,且通过了 SOC 2 认证,保障安全。众多开发者称赞其为高效开发利器,能显著优化开发流程。
Cursor
11、Cerebras(https://cerebras.ai)
Cerebras Systems 是一家美国人工智能公司,2015 年由安德鲁・费尔德曼等人创立,总部位于加利福尼亚州桑尼维尔。
Cerebras 的主要能力体现在其先进的计算技术上。其核心产品晶圆级引擎(WSE),将计算、内存和互连结构集成在单个晶圆规模的处理器中。如 WSE-3 芯片,集成 4 万亿个晶体管和 90 万个优化 AI 核心,配合 CS-3 系统,在运行大型语言模型时速度极快,运行 DeepSeek R1-70B 比 GPU 解决方案快 57 倍,运行 Llama 3.1 405B 达 969 令牌 / 秒 。同时,能支持训练多种类型的模型,涵盖从多语言大语言模型到医疗问答模型等,且多数工作开源,也为客户提供模型训练和微调服务。
Cerebras
12、Perplexity(https://www.perplexity.ai)
Perplexity 是一家 2022 年 8 月创立的人工智能搜索引擎公司,由阿拉温德・斯里尼瓦斯、丹尼斯・雅拉特等人联合创办,总部位于美国旧金山。它主要利用人工智能技术开发生成式搜索引擎。核心能力体现在能提供对话式搜索服务,用户可用自然语言提问获取直接答案;通过大型语言模型和搜索引擎 API 进行实时信息检索,保障答案的时效性与准确性;会标注信息来源,增强可信度;还支持多模态检索,除文本外,也能检索图像、视频内容。其基础功能免费,Pro 版本每月 20 美元,可提供更多高级功能,如使用 GPT-4 等先进模型。
Perplexity
13、阿里云百炼(https://bailian.console.aliyun.com/)
阿里云百炼是阿里云于 2023 年 10 月推出的一站式企业专属大模型生产平台。主要能力包括:集成上百款大模型 API,涵盖通义、Llama、ChatGLM 等主流厂商及开源模型。提供全链路模型工具,支持全参 / 高效等大模型在线调优、多元化评测及部署。可 5-10 分钟低代码快速构建智能体,兼容 LlamaIndex 等开源框架和 OpenAI 的 Assistant API1。还具备开放的插件中心,支持自定义插件,能让 AI 应用无缝嵌入企业原有业务系统。
阿里云百炼
14、together(https://docs.together.ai/)
together.ai是一个专注于 AI 开发服务的平台。其主要能力体现在多个方面:提供无服务器模型服务,通过 API 或在线游乐场,以即用即付的方式运行多种模型;支持模型微调,能基于用户自有数据在 5 分钟内完成,便于定制化应用;还提供专用端点,可在私有 GPU 上运行模型。此外,通过展示多种示例应用,如 LlamaCoder、BlinkShot 等,为开发者提供实践参考,助力开发者快速构建和部署各类 AI 应用,满足不同场景的开发需求。
together
15、Github(https://github.com/marketplace/models/azureml-deepseek/DeepSeek-R1/playground)
GitHub 的 AI 主要指 GitHub Copilot 和 GitHub Spark 等。
GitHub Copilot 由 GitHub 和 OpenAI 于 2021 年联合推出。2024 年推出了 GitHub Copilot Enterprise5。GitHub Spark 于 2024 年的 GitHub Universe 大会发布。二者均属于微软旗下的 GitHub。
特点:
- 社区生态:4000万开发者参与,支持开源项目快速迭代。
- 自动化工具:GitHub Actions实现CI/CD,集成安全扫描与漏洞修复。
- 分支保护:强制代码评审与状态检查,确保主分支稳定性。
GitHub
以上平台均为AI模型平台,部分平台接入DeepSeek,表示需要科学上网
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。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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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
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 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
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
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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