DeepSeek R1蒸馏版模型部署的实战教程

  大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

  本文主要介绍了DeepSeek R1蒸馏版模型部署的实战教程，希望对使用大语言模型的同学们有所帮助。

1. 前言

  自2017年Transformer架构横空出世以来，人工智能领域正经历着第三次重大范式转变。如果说Transformer奠定了现代深度学习的基础架构，ChatGPT展示了大规模预训练模型的涌现能力，那么推理模型正在开启人工智能通向人类级认知能力的新纪元。这场技术革命正在重塑我们对机器智能的认知边界。

  而国产之光DeepSeek作为国内推理模型的排头兵，在技术层面，DeepSeek通过自研的混合专家模型（MoE）和多头潜在注意力机制（MLA）等先进技术，显著提升了模型的计算效率和推理能力。这些创新使得DeepSeek在性能上与OpenAI的推理模型不相上下，甚至在某些任务上表现更为出色。DeepSeek的成功不仅代表了国产AI大模型在推理领域的重大突破，也为全