PAI Model Gallery 支持云上一键部署 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 系列模型

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
模型训练 PAI-DLC,100CU*H 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
简介: DeepSeek 系列模型以其卓越性能在全球范围内备受瞩目,多次评测中表现优异,性能接近甚至超越国际顶尖闭源模型(如OpenAI的GPT-4、Claude-3.5-Sonnet等)。企业用户和开发者可使用 PAI 平台一键部署 DeepSeek 系列模型,实现 DeepSeek 系列模型与现有业务的高效融合。

一、DeepSeek-V3、R1 系列模型

DeepSeek-V3 是 DeepSeek 发布的 MoE(Mixture-of-Experts)大语言模型,总参数量为671B,每个 token 激活的参数量为37B。为了实现高效的推理和成本效益的训练,DeepSeek-V3 采用了 MLA(Multi-head Latent Attention)和 DeepSeekMoE 架构。此外,DeepSeek-V3 首次引入了一种无需辅助损失的负载均衡策略,并设定了多 token 预测的训练目标,以提升性能。DeepSeek-V3 在14.8万亿个多样且高质量的 token 上对模型进行了预训练,随后通过监督微调(SFT)和强化学习来充分发挥其潜力。

DeepSeek-R1 是 DeepSeek 发布的高性能 AI 推理模型,在后训练阶段大规模使用强化学习技术,显著提升了模型的推理能力,在数学、代码、自然语言推理等任务上,其性能与 OpenAI 的 o1 正式版相当。

DeepSeek-R1 具有660B的参数量,DeepSeek 开源 660B 模型的同时,通过模型蒸馏,微调了若干参数量较小的开源模型,其中包括:

模型

基础模型

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

Qwen2.5-Math-1.5B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

Qwen2.5-Math-7B

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B

Llama-3.1-8B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

Qwen2.5-14B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

Qwen2.5-32B

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

Llama-3.3-70B-Instruct

目前 PAI Model Gallery 已经支持 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 以及所有蒸馏小参数模型(DeepSeek-R1-Distill)的一键部署。


二、PAI Model Gallery 简介

Model Gallery 是阿里云人工智能平台 PAI 的产品组件,它集成了国内外 AI 开源社区中优质的预训练模型,涵盖了 LLM、AIGC、CV、NLP 等各个领域,如Qwen,DeepSeek等系列模型。通过 PAI 对这些模型的适配,用户可以零代码实现从训练到部署再到推理的全过程,简化了模型的开发流程,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。

PAI Model Gallery 访问地址:https://pai.console.aliyun.com/#/quick-start/models

image.png


三、PAI Model Gallery 一键部署 Deep Seek-V3、Deep Seek-R1

1. 进入 Model Gallery 页面

  1. 登录 PAI 控制台。
  2. 在顶部左上角根据实际情况选择地域。
  3. 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。
  4. 在左侧导航栏选择快速开始 > Model Gallery。

image.png


  1. 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。

image.png

  1. 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。

image.png

  1. 使用推理服务。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。

image.png image.png

欢迎各位开发者持续关注和使用 PAI-Model Gallery,Model Gallery 会不断上线 SOTA 模型。如果您有任何模型需求,欢迎您联系我们。您可通过钉钉扫描下方二维码(或搜索钉钉群号79680024618),加入PAI-Model Gallery用户交流群。

image.png

相关实践学习
使用PAI-EAS一键部署ChatGLM及LangChain应用
本场景中主要介绍如何使用模型在线服务(PAI-EAS)部署ChatGLM的AI-Web应用以及启动WebUI进行模型推理,并通过LangChain集成自己的业务数据。
机器学习概览及常见算法
机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的核心,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。 本课程将带你入门机器学习,掌握机器学习的概念和常用的算法。
目录
打赏
1
91
90
10
3595
分享
相关文章
基于PAI+专属网关+私网连接:构建全链路Deepseek云上私有化部署与模型调用架构
本文介绍了阿里云通过PAI+专属网关+私网连接方案,帮助企业实现DeepSeek-R1模型的私有化部署。方案解决了算力成本高、资源紧张、部署复杂和数据安全等问题,支持全链路零公网暴露及全球低延迟算力网络,最终实现技术可控、成本优化与安全可靠的AI部署路径,满足企业全球化业务需求。
【解决方案】DistilQwen2.5-R1蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践
阿里云的人工智能平台 PAI,作为一站式的机器学习和深度学习平台,对DistilQwen2.5-R1模型系列提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户,都可以通过 PAI-ModelGallery 轻松实现 Qwen2.5 系列模型的训练、评测、压缩和快速部署。本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2.5-R1 蒸馏模型的全链路最佳实践。
【新模型速递】PAI一键云上零门槛部署DeepSeek-V3-0324、Qwen2.5-VL-32B
PAI-Model Gallery 集成国内外 AI 开源社区中优质的预训练模型,涵盖了 LLM、AIGC、CV、NLP 等各个领域,用户可以通过 PAI 以零代码方式实现从训练到部署再到推理的全过程,获得更快、更高效、更便捷的 AI 开发和应用体验。 现阿里云PAI-Model Gallery已同步接入DeepSeek-V3-0324、Qwen2.5-VL-32B-Instruct两大新模型,提供企业级部署方案。
AI训练师入行指南(三):机器学习算法和模型架构选择
从淘金到雕琢,将原始数据炼成智能珠宝!本文带您走进数字珠宝工坊,用算法工具打磨数据金砂。从基础的经典算法到精密的深度学习模型,结合电商、医疗、金融等场景实战,手把手教您选择合适工具,打造价值连城的智能应用。掌握AutoML改装套件与模型蒸馏术,让复杂问题迎刃而解。握紧算法刻刀,为数字世界雕刻文明!
77 6
DistilQwen2.5蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践
DistilQwen2.5 是阿里云人工智能平台 PAI 推出的全新蒸馏大语言模型系列。通过黑盒化和白盒化蒸馏结合的自研蒸馏链路,DistilQwen2.5各个尺寸的模型在多个基准测试数据集上比原始 Qwen2.5 模型有明显效果提升。这一系列模型在移动设备、边缘计算等资源受限的环境中具有更高的性能,在较小参数规模下,显著降低了所需的计算资源和推理时长。阿里云的人工智能平台 PAI,作为一站式的机器学习和深度学习平台,对 DistilQwen2.5 模型系列提供了全面的技术支持。本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2.5 蒸馏小模型的全链路最佳实践。
【重磅发布】AllData数据中台核心功能:机器学习算法平台
杭州奥零数据科技有限公司成立于2023年,专注于数据中台业务,维护开源项目AllData并提供商业版解决方案。AllData提供数据集成、存储、开发、治理及BI展示等一站式服务,支持AI大模型应用,助力企业高效利用数据价值。
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构。本文介绍了K-means算法的基本原理,包括初始化、数据点分配与簇中心更新等步骤,以及如何在Python中实现该算法,最后讨论了其优缺点及应用场景。
312 6
基于机器学习的人脸识别算法matlab仿真,对比GRNN,PNN,DNN以及BP四种网络
本项目展示了人脸识别算法的运行效果(无水印),基于MATLAB2022A开发。核心程序包含详细中文注释及操作视频。理论部分介绍了广义回归神经网络(GRNN)、概率神经网络(PNN)、深度神经网络(DNN)和反向传播(BP)神经网络在人脸识别中的应用,涵盖各算法的结构特点与性能比较。
机器学习算法的优化与改进:提升模型性能的策略与方法
机器学习算法的优化与改进:提升模型性能的策略与方法
637 13
机器学习算法的优化与改进:提升模型性能的策略与方法
使用 PAI-DSW x Free Prompt Editing图像编辑算法,开发个人AIGC绘图小助理
使用 PAI-DSW x Free Prompt Editing图像编辑算法,开发个人AIGC绘图小助理

热门文章

最新文章

相关产品

  • 人工智能平台 PAI
  • AI助理

    你好,我是AI助理

    可以解答问题、推荐解决方案等