一文彻底拿下，赶紧本地部署DeepSeek体验一下最牛的大模型
本文介绍如何本地化部署DeepSeek大模型（deepseek-r1）及open-webui的安装过程，包括命令行操作、版本兼容性处理等详细步骤。DeepSeek号称“国运级”大模型，性能媲美OpenAI，支持直接对话，降低使用门槛。通过本教程，读者可以快速上手体验这一强大的推理模型。
DistilQwen-ThoughtX：变长思维链推理模型，能力超越DeepSeek蒸馏模型
阿里云PAI团队开发的 OmniThought 数据集，其中包含200万思维链，并标注了推理冗余度（RV）和认知难度（CD）分数。基于此数据集，我们还推出了 DistilQwen-ThoughtX 系列模型，可以通过RV和CD分数对思维链进行筛选，训练得到的模型获得根据问题和本身的认知能力，生成变长思维链的能力。同时在 EasyDistill 框架中开源了 OmniThought 数据集和 DistilQwen-ThoughtX 模型的全部权重。这些模型在性能上超过了 DeepSeek-R1-Distill 系列。
阿里云 PAI-DLC PyTorchJob 任务提交参数的介绍
本文详解PAI-DLC中`dlc submit pytorchjob`命令的两类核心参数：DLC平台控制参数（如`--name`、`--data_sources`、`--priority`等，用于定义任务属性与资源）和Command执行指令（含环境安装、`torchrun`分布式训练、模型导出等Shell逻辑），并强调关键注意事项。
