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。
《探秘小批量梯度下降：批量大小如何左右算法性能》
小批量梯度下降（MBGD）在机器学习中广泛应用，其批量大小选择至关重要。合适的批量大小能平衡计算效率与收敛稳定性：较大批量提高硬件利用率、加速训练，但占用更多内存；较小小批量引入噪声，增强泛化能力，避免过拟合。批量大小影响梯度估计准确性、学习率调整及跳出局部最优的能力。实际应用需综合考虑数据集规模、硬件资源和模型复杂度，通过实验找到最优值。
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。