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引言

随着生成式 AI 的快速发展,部署大型语言模型(LLM)已成为业内关注的重点。DeepSeek 是中国新兴的 AGI 公司,推出了多款高性能模型(如 DeepSeek-V3、R1 等),在成本与性能上具有显著优势 (DeepSeek’s ‘aha moment’ creates new way to build powerful AI with less money) (DeepSeek vs. ChatGPT: I tried the hot new AI model. It was impressive, but there were some things it wouldn’t talk about.)。Modal 则提供了无服务器(serverless)、自动弹性伸缩的 AI 基础设施,支持毫秒级冷启动与数千 GPU 扩展 (Modal: High-performance AI infrastructure) (Managing deployments | Modal Docs)。本文将结合二者优势,展示在 Modal 平台上部署 DeepSeek 模型的完整流程,并通过实战案例说明最佳实践。

DeepSeek 模型概述

DeepSeek 公司的发展与模型体系

DeepSeek(深度求索)成立于 2023 年,致力于 AGI 研究,已发布多款高性能模型,包括 DeepSeek-V3、R1 及多种精简版模型 (deepseek-ai (DeepSeek) - Hugging Face) (deepseek-ai/DeepSeek-V3 - GitHub)。

  • DeepSeek-V3:采用 Mixture-of-Experts(MoE)架构,总参数量 671B,单次激活 37B,实现了高效的推理与训练 (The Complete Guide to DeepSeek Models: From V3 to R1 and Beyond)。
  • DeepSeek-R1:面向推理与逻辑任务,通过强化学习自动化人类反馈(RLHF)大幅降低标注成本,推理性能媲美 OpenAI o1 (DeepSeek’s ‘aha moment’ creates new way to build powerful AI with less money)。

模型性能与应用场景

DeepSeek 模型在多项 benchmark 上展现出优异表现:

  • 在数学与推理任务上,与 ChatGPT 相当或略优 (DeepSeek vs. ChatGPT: I tried the hot new AI model. It was impressive, but there were some things it wouldn’t talk about.)。
  • 由于采用 RLHF 自动化技术,训练成本较传统方式降低了 50% 以上 (DeepSeek’s ‘aha moment’ creates new way to build powerful AI with less money)。
  • 已在金融、科技与电商领域率先应用,并计划在大规模客服与内容生成中推广。

Modal 平台介绍

Modal 的核心特性

Modal 是一款面向 AI 推理与训练场景的无服务器平台,具备以下优势:

  1. 快速冷启动:几秒内加载 TB 级模型权重 (Modal: High-performance AI infrastructure)。
  2. 自动弹性伸缩:支持从 0 到数千 GPU 的动态扩容,适应突发流量 (Modal: High-performance AI infrastructure)。
  3. 自定义容器:用户可自带 Docker 镜像,灵活定义依赖与硬件需求 (Deploy your GenAi app and ML Models on Modal | serverless …)。
  4. 部署管理modal runmodal serve 方便本地调试,modal deploy 一键上线应用 (Managing deployments | Modal Docs)。

Modal 架构概览

http://www.dtcms.com/a/551079.html

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