
0代码3步完成!一键部署DeepSeek-V3、DeepSeek-R1(附教程)
0代码3步完成!一键部署DeepSeek-V3、DeepSeek-R1(附教程)
我们进入正题:阿里云PAI Model Gallery支持云上一键部署DeepSeek-V3、DeepSeek-R1。
在该平台上用户可以零代码实现从训练到部署再到推理的全过程,简化模型开发流程,为开发者和企业用户带来了更快、更高效、更便捷的AI开发和应用体验。
// 第一步:进入Model Gallery页面
点击链接:https://pai.console.aliyun.com/#/quick-start/models 登陆PAI控制台,在顶部左上角根据实际情况选择地域。并在左侧导航栏选择工作空间列表,单击指定工作空间名称,进入对应工作空间内。最后在左侧导航栏选择快速开始>Model Gallery。
// 第二步:进入DeepSeek模型详情页
在Model Gallery页面的模型列表中,单击找到并点击需要部署的模型卡片,例如“DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B”模型,进入模型详情页面。
// 第三步:一键部署DeepSeek模型生成服务
单击右上角部署:目前DeepSeek-R1支持采用vLLM加速部署;DeepSeek-V3 支持vLLM加速部署以及Web应用部署;DeepSeek-R1蒸馏小模型支持采用BladeLLM(阿里云PAI自研高性能推理框架)和vLLM加速部署。选择部署方式和部署资源后,即可一键部署服务,生成一个PAI-EAS服务。
部署成功后,在服务页面可以点击“查看调用信息”获取调用的Endpoint和Token,想了解服务调用方式可以点击预训练模型链接,返回模型介绍页查看调用方式说明。
为了更高性价比地实现DeepSeek系列模型与现有业务的高效融合,本教程部署的模型为蒸馏过后的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B。 基于 DeepSeek-R1 的推理能力,通过蒸馏技术将推理模式迁移到较小的 Qwen 模型上,从而在保持高效性能的同时降低了计算成本。同时,阿里云PAI Model Gallery也提供 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3原始模型的一键部署。
如何系统的去学习大模型LLM ?
大模型时代,火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业
?”“谁的饭碗又将不保了?
”等问题热议不断。
事实上,抢你饭碗的不是AI,而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为
等巨头公司发布AI产品后,很多中小企业也陆续进场!超高年薪,挖掘AI大模型人才! 如今大厂老板们,也更倾向于会AI的人,普通程序员,还有应对的机会吗?
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人
」,毕竟AI时代,谁先尝试,谁就能占得先机!
但是LLM相关的内容很多,现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学,学习成本和门槛很高。
基于此,我用做产品的心态来打磨这份大模型教程,深挖痛点并持续修改了近70次后,终于把整个AI大模型的学习门槛,降到了最低!
在这个版本当中:
第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言
您只需要听我讲,跟着我做即可,为了让学习的道路变得更简单,这份大模型教程已经给大家整理并打包,现在将这份 LLM大模型资料
分享出来:包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程
等, 😝有需要的小伙伴,可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点,那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集,涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程(LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt)
五、AI产品经理大模型教程
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1:AI大模型时代的基础理解
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目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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内容:
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2:AI大模型API应用开发工程
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目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
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内容:
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3:AI大模型应用架构实践
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目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
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内容:
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4:AI大模型私有化部署
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目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
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内容:
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
这份 LLM大模型资料
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