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阿里云文档 2025-03-21

本地单机部署满血版DeepSeek模型

DeepSeek-V3/R1是一个具有超过600亿参数的专家混合（MoE）模型，且已开源其模型权重。本文将介绍如何利用SGLang作为DeepSeek模型的推理框架，在一台ebmgn8v实例上构建DeepSeek-V3/R1的推理服务。您无需进行额外配置，即可实现开箱即用。

阿里云文档 2025-03-18

双机分布式部署满血版Deepseek模型

DeepSeek-V3/R1是一个具有超过600亿参数的专家混合（MoE）模型，且已开源其模型权重。本文将介绍如何利用vllm作为DeepSeek模型的推理框架，在两台ebmgn8v实例上构建DeepSeek-V3/R1的推理服务。您无需进行额外配置，即可实现开箱即用。

阿里云文档 2025-03-18

如何本地部署DeepSeek

DeepSeek-V3/R1是拥有600B以上参数量的专家混合（MoE）模型，并已经开源了模型权重。本文为您介绍在GPU实例上部署DeepSeek-R1蒸馏模型推理服务。

阿里云文档 2025-03-17

本地部署通义千问QwQ-32B模型

通义千问QwQ-32B是阿里云开源的320亿参数推理模型，通过大规模强化学习在数学推理、编程及通用任务中实现性能突破，支持消费级显卡本地部署，兼顾高效推理与低资源消耗。本文将介绍如何利用vLLM作为通义千问QwQ-32B模型的推理框架，在一台阿里云GPU实例上构建通义千问QwQ-32B的推理服务。

文章 2023-07-04 来自：开发者社区

在机器学习中，GPU 和 CPU 的区别对于大规模的模型训练至关重要。以下是两者在模型训练方面的区别：计算速度：GPU 相比于 CPU 具有更快的计算速度和更高的并行处理能力。这是因为 GPU 拥有大量的核心（通常为数百个或数千个），并且可以同时处理多个数据流。在深度学习中，大量的矩阵运算可以被分解为小的单元并进行并行计算，这使得 GPU 能够极大地提高计算效率。成本：相对于 CPU，GPU 价....

文章 2022-09-28 来自：开发者社区

【DSW Gallery】HybridBackend 极简教程: 在 GPU 上加速推荐模型训练

直接使用请打开HybridBackend 极简教程: 在 GPU 上加速推荐模型训练，并点击右上角 “ 在DSW中打开” 。HybridBackend QuickstartIn this tutorial, we use HybridBackend to speed up training of a sample ranking model based on stacked DCNv2 on T....

文章 2018-01-18 来自：开发者社区

OpenAI推新程序包：GPU适应十倍大模型仅需增加20%训练时间

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） GPU内存太小可能是神经网络训练过程中最大的拦路虎。不怕，用这个OpenAI推出的gradient-checkpointing程序包，对于前馈模型来说，仅仅需要增加20%的计算时间，这个程序包，GPU就能适应十倍大的模型。还有这种操作？训练神经网络对内存的要求随着网络的深度和batch-size呈线性增长。在内存有限的情况下，如果想训练深层模型...

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更新时间 2023-07-10 10:34:19

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即刻拥有 QwQ-32B，性能比肩全球最强开源推理模型

QwQ-32B 模型具有强大的推理能力，其参数量约为 DeepSeek-R1 满血版的 1/21 且推理成本是后者的1/10，在数学、代码等核心指标（AIME 24/25、LiveCodeBench）达到 DeepSeek-R1 满血版水平。本方案介绍 QwQ-32B 的多种部署方式，用户可灵活选择，即开即用。

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