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告别服务器繁忙，云上部署DeepSeek
本文以 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-FP8 为例，向您介绍如何在GPU实例上使用容器来部署量化的 DeepSeek-R1 蒸馏模型。
方案测评 ｜ 零基础5分钟拥有自己的DeepSeek-R1 满血版
阿里云推出的DeepSeek解决方案，帮助用户轻松拥有满血版DeepSeek-R1。无需编程知识，最快10分钟完成部署，支持API调用、PAI平台、函数计算和GPU服务器等多种方式。方案具备低门槛、高弹性、成本优化等优势，尤其适合零基础用户。解决方案链接：https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/deepseek-r1-for-platforms?utm_content=g_1000401616
DeepSeek模型部署全过程实践，轻松上手就在阿里云
随着人工智能技术的不断发展，越来越多的企业和个人开始探索如何利用深度学习模型来提升业务效率和用户体验。阿里云推出的【零门槛、轻松部署您的专属 DeepSeek 模型】解决方案为用户提供了多种便捷的部署方式，包括**基于百炼 API 调用满血版、基于人工智能平台 PAl 部署、基于函数计算部署以及基于 GPU 云服务器部署**。本文将从多个维度对这些部署方式进行详细评测，并分享个人的实际体验和观点。
阿里云ACK One：注册集群支持ACS算力——云原生时代的计算新引擎
ACK One注册集群已正式支持ACS（容器计算服务）算力，为企业的容器化工作负载提供更多选择和更强大的计算能力。
大模型推理服务全景图
国内大模型推理需求激增，性能提升的主战场将从训练转移到推理。
DeepSeek-R1论文细节时间线梳理
中国AI初创公司DeepSeek发布了大语言模型R1，该模型在推理任务上媲美OpenAI的ChatGPT，且训练成本仅600万美元。DeepSeek由杭州对冲基金High-Flyer支持，总部位于杭州和北京。R1基于V3-Base，使用监督微调和强化学习训练，针对硬件限制进行了优化。模型在多语言处理、推理风格等方面表现出色，但存在一些局限性，如法语表现欠佳、偶尔切换语言等。DeepSeek的创新技术包括FP8量化、多头潜在注意力和蒸馏方法，引发了广泛关注和讨论。开源社区正积极尝试复现其结果，但面临训练数据和代码未公开的挑战。DeepSeek的低成本高效训练策略为AI领域带来了新的思考方向。
Java工程师如何理解张量？
刚接触AI和PyTorch，理解“张量（Tensor）”是入门关键。张量可类比为Java中的多维数组，但更强大，尤其在AI领域支持GPU加速、自动求导等特性。它不仅能高效存储数据，还能进行复杂运算，是深度学习的核心数据结构。掌握张量的维度、数据类型及GPU加速特性，对学习PyTorch至关重要。
阿里云服务器入门级、企业级、异构云服务器、弹性裸金属服务器区别参考
在我们选购阿里云服务器时，面对多样化的云服务器架构，如X86计算、ARM计算、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器以及超级计算集群等，我们需要根据实际需求选择合适的服务器类型。阿里云提供了入门级企业级云服务器、异构云服务器和弹性裸金属服务器等多种产品类型，以满足不同场景下的业务需求。本文将简要介绍这些不同类型的云服务器及其主要适用场景。
exo：22.1K Star！一个能让任何人利用日常设备构建AI集群的强大工具，组成一个虚拟GPU在多台设备上并行运行模型
exo 是一款由 exo labs 维护的开源项目，能够让你利用家中的日常设备（如 iPhone、iPad、Android、Mac 和 Linux）构建强大的 AI 集群，支持多种大模型和分布式推理。
应对IDC资源紧缺：ACK Edge如何解决LLM推理服务的弹性挑战
基于ACK Edge的混合云LLM弹性推理解决方案，通过动态调整云上和云下的GPU资源使用，来应对推理服务的潮汐流量需求，提高资源利用效率，降低运营成本，并确保服务稳定性和高可用性。
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