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部署DeepSeek，你的GPU够用吗？
本文介绍如何将 DeepSeek-R1 开源模型部署到 GPU 云服务器，在 GPU 云服务器上安装与配置 Ollama 和 Open WebUI。
2025年阿里云GPU服务器租用价格、选型策略与应用场景详解
随着AI与高性能计算需求的增长，阿里云提供了多种GPU实例，如NVIDIA V100、A10、T4等，适配不同场景。2025年重点实例中，V100实例GN6v单月3830元起，适合大规模训练；A10实例GN7i单月3213.99元起，适用于混合负载。计费模式有按量付费和包年包月，后者成本更低。针对AI训练、图形渲染及轻量级推理等场景，推荐不同配置以优化成本和性能。阿里云还提供抢占式实例、ESSD云盘等资源优化策略，支持eRDMA网络加速和倚天ARM架构，助力企业在2025年实现智能计算的效率与成本最优平衡。
（该简介为原文内容的高度概括，符合要求的字符限制。）
2025年阿里云GPU服务器的租赁价格与选型指南
随着AI、深度学习等领域的发展，GPU服务器成为企业及科研机构的核心算力选择。阿里云提供多种GPU实例类型（如NVIDIA V100、A100等），涵盖计算型、共享型和弹性裸金属等，满足不同场景需求。本文详解2025年阿里云GPU服务器的核心配置、价格策略及适用场景，帮助用户优化选型与成本控制，实现高效智能计算。
AxBench：斯坦福大学推出评估语言模型控制方法的基准测试框架
AxBench 是由斯坦福大学推出，用于评估语言模型可解释性方法的基准测试框架，支持概念检测和模型转向任务，帮助研究者系统地比较不同控制技术的有效性。
Magic 1-For-1：北大联合英伟达推出的高质量视频生成量化模型，支持在消费级GPU上快速生成
北京大学、Hedra Inc. 和 Nvidia 联合推出的 Magic 1-For-1 模型，优化内存消耗和推理延迟，快速生成高质量视频片段。
大道至简-基于ACK的Deepseek满血版分布式推理部署实战
本教程演示如何在ACK中多机分布式部署DeepSeek R1满血版。
本地部署DeepSeek模型
要在本地部署DeepSeek模型，需准备Linux（推荐Ubuntu 20.04+）或兼容的Windows/macOS环境，配备NVIDIA GPU（建议RTX 3060+）。安装Python 3.8+、PyTorch/TensorFlow等依赖，并通过官方渠道下载模型文件。配置模型后，编写推理脚本进行测试，可选使用FastAPI服务化部署或Docker容器化。注意资源监控和许可协议。
漫谈DeepSeek及其背后的核心技术
本文深入探讨了DeepSeek大模型的核心技术，从公司背景、模型能力、训推成本到核心技术细节进行了全面分析。
部署DeepSeek但GPU不足，ACK One注册集群助力解决IDC GPU资源不足
借助阿里云ACK One注册集群，充分利用阿里云强大ACS GPU算力，实现DeepSeek推理模型高效部署。
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