知识问答 提 郑州大学 DeepSeek-R1 系列大模型正在对接学校统一身份认证平台 ，近期将面向全校师生开放试用 同时 ， 将根据学校各学科具体需求与硬件条件 ， 以具体化、 针对性、 私有化、 学科专用或实验室专用的方式将进一 步 将 70B 、 32B 、 14B 、 8B 、 7B 等不同版本的 DeepSeek-R1 大模型部署到学科内部 ，并接入本地知识库（如 学术资源、 课程资源、 ， 其落地门槛仍然很高 比如拿到一个开源的 DeepSeek 模型后 ，要先做算力适配 ， 一种简单粗暴的做法是多买一些已经适配过的卡 ，把它给 装进去 ，再结合用户的私有数据 ，去做常规的 RAG 或微 调。 这种方式简单易操作 ，但成本较高。 现在 ， 高校和科研院所在探索一些新方法。 比如 ， 先将开 源模型蒸馏 ，获得更小参数的模型 ，来降低算力需求

高端人才 开源 + 蒸 馏 监督微调 SFT NVIDIA Hugging Face GitHub 更多行业 高质量数据生成 强化学习 主流云服务商已支持 DS 覆盖公 / 私有云部署 模型蒸馏 - 模型小型化 主流算力、主流社区 均已支持 DeepSeek 行业大模型 Huawei

独立 GPU 以加速数据处理。数据传输速度约为 200 Gbit/秒。该系统可以存储约 40 TB（相当于三周的量）的原始图像和检查结果。 48 03 成功案例 机器学习模型部署在英特尔® 私有云中的高性能计算服务器上，使用英特尔® 至强® 可扩展处理器进行训练。模型在数十万张 晶圆图像上训练之后，部署到生产线的边缘位置。边缘上的模型推理工作负载（在摄像头控制器上）可以卸载到英特尔® ARC ，将优质工程经验转化为企业核心竞争力。此外，产品操作简便，即使是初中 级设计师也能轻松应对复杂设计任务，同时针对工程设计行业的特定需求进行业务数据匹配，确保高度适应性。 安全性和可靠性方面，通过私有化部署，所有数据在企业内部加密存储和处理，严格权限控制有效消除信息安全风险。在制 图效率上，产品大幅提升了绘图速度，原本需要 3 至 5 人天完成的工作量，现在能够在半小时内完成，极大节约了时间和人