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DeepSeek R1

DeepSeek R1模型的成功發(fā)布，具有以下幾點重要意義：

技術突破：DeepSeek R1模型采用純強化學習（RL）訓練，無需任何監(jiān)督微調(diào)（SFT）數(shù)據(jù)，即可實現(xiàn)推理能力的自主進化。這一創(chuàng)新不僅驗證了弱監(jiān)督學習在復雜認知任務中的可行性，還通過“冷啟動數(shù)據(jù)注入—推理導向強化學習—拒絕采樣優(yōu)化—全場景強化學習”的四階段訓練流程，使模型展現(xiàn)出卓越的自進化能力。此外，DeepSeek R1還通過知識蒸餾技術，將推理能力遷移到較小的模型中，使得小模型在特定任務中能夠媲美大模型。

開源精神：MIT開源策略體現(xiàn)了中國工程師對開源文化的重視和貢獻。通過開源，DeepSeek R1為全球科研社區(qū)提供了寶貴的資源，促進了國際間的合作與交流。

全球影響力：標志著中國工程師在人工智能領域從跟隨者向自主創(chuàng)新者的轉變，提升了中國在全球AI領域的影響力，也為中國企業(yè)在國際市場上贏得了更多的話語權。

應對挑戰(zhàn)：在面對美國對先進半導體的出口管制時，DeepSeek R1的成功表明中國工程師能夠在有限的資源下，通過自主創(chuàng)新實現(xiàn)技術突破。

要想私有化部署 DeepSeek R1 模型首先需要搭建 GPU 算力集群

GPUStack

GPUStack 是由梁勝博士帶領的Seal團隊，設計并開源的支持基于任何品牌的異構 GPU 集群管理器。 以下是 GPUStack 的主要特性：

1. 廣泛的硬件兼容性

• 多平臺支持：支持 macOS、Windows (10, 11) 和多種 Linux 發(fā)行版（如 Ubuntu >= 20.04, Debian >= 11, RHEL >= 8, Rocky >= 8, Fedora >= 36, OpenSUSE >= 15.3 (leap), OpenEuler >= 22.03）。
• 多架構支持：支持 AMD64 和 ARM64 架構。
• 多 GPU 支持：支持多種品牌的 GPU，包括 Apple Metal、NVIDIA CUDA、華為昇騰、摩爾線程等。

2. 廣泛的模型支持

• 多種模型類型：支持大型語言模型（LLMs）、擴散模型、音頻模型、嵌入模型和重新排序模型。
• 模型部署：支持從 Hugging Face、ModelScope、Ollama Library 和本地路徑部署模型。
• 推理引擎：支持 vLLM、llama-box（基于 llama.cpp 與 stable-diffusion.cpp）和 vox-box 推理引擎。

3. 可擴展性和分布式推理

• 單節(jié)點多 GPU 和多節(jié)點推理：支持單節(jié)點多 GPU 和多節(jié)點推理及服務，可以輕松擴展操作規(guī)模。
• 分布式推理：對于無法在單個 GPU 節(jié)點運行的大參數(shù)量模型，GPUStack 提供分布式推理功能，可以自動將模型運行在跨主機的多個 GPU 上。
• 調(diào)度優(yōu)化：優(yōu)化自動調(diào)度優(yōu)先級，將分布式推理的優(yōu)先級調(diào)整至高于 CPU 推理，增強了手動調(diào)度選卡功能，支持選擇多卡，包括單機多卡（vLLM）和多機多卡（llama-box）。

4. 輕量級設計和兼容性

• 輕量級 Python 包：依賴項和操作開銷最小，提供與 OpenAI 標準兼容的 API。
• OpenAI 兼容 API：提供與 OpenAI 標準兼容的 API，開發(fā)人員可以通過 OpenAI 兼容的 API 訪問私有模型服務。

5. 企業(yè)級管理能力

• 用戶和 API 密鑰管理：簡化了用戶和 API 密鑰的管理。
• GPU 指標監(jiān)控：實時監(jiān)控 GPU 性能和利用率。
• 令牌使用和速率限制：追蹤令牌使用情況并有效管理速率限制。

6. 新增特性（v0.5 版本）

• 模型 Catalog：提供經(jīng)過驗證的模型集合，簡化模型部署流程，降低用戶認知負擔。
• 增強 Windows 和 macOS 模型支持：將 VLM 多模態(tài)模型支持和 Tool Calling 能力擴展到 Windows 和 macOS 平臺。
• 圖生圖功能：為 Image 模型新增圖生圖（圖像編輯）功能，提供對應的 API 和 Playground UI。
• 模型管理優(yōu)化：新增模型啟動檢查功能，支持模型的停止和啟動操作，支持對無法自動識別的模型進行手動分類。
• 擴展集成能力：增加了 AMD GPU 支持，為 Dify 的 GPUStack Provider 添加了 STT 和 TTS 語音模型支持，提供了 RAGFlow 的 GPUStack Provider。

安裝 GPUStack

安裝完成后訪問 localhost

查看資源

擴展算力

部署DeepSeek R1模型

由于筆者僅用了一臺M2 Pro芯片的機器，所以這里選擇80億個參數(shù)的模型

確保模型已經(jīng)安裝完成并處于 Running 狀態(tài)

測試

進入試驗場并設置系統(tǒng)消息

基于私有大模型構建智能體

首先需要在GPUStack創(chuàng)建API訪問密鑰

創(chuàng)建AI工程

創(chuàng)建一個文件夾 deepseek 然后初始化 node.js 項目

(base) ?  deepseek tree ..├── package.json├── src│   └── index.ts├── tsconfig.build.json└── tsconfig.json

安裝 typescript 和 tsx

package.json 的內(nèi)容

{  'name': 'deepseek',  'version': '1.0.0',  'scripts': {    'dev': 'tsx --watch src/index.ts'  },  'devDependencies': {    'tsx': '^4.19.2',    'typescript': '^5.7.3'  }}

安裝依賴

安裝Vercel AI SDK

由于GPUStack提供OpenAI兼容API所以我們直接使用OpenAI Provider

pnpm add @ai-sdk/openai

代碼示例

執(zhí)行效果