齐、风险预警。 DeepSeek 部署方 案 Deepseek ! Deepseek 部署全线 图 移动手机应用 本地部署蒸馏小模型 第三方 UI 客户管接入服务 云端网站接入服 务 Deepseek 模型及蒸馏模 型 Chatbox API 及网络调 用 Chatbox API 及网络调 用 API 平台、 LM Studio 平台快速本地部署基于 Llama 和 Qwen 蒸馏 的 DeepSeek - R1 推理模型 ，涵盖多种不同参数规模 ，适合想在本地运行模型的用户。 • 第三方 UI 客户管接入服务： 可通过 Anything LLM 、 Cherry Studio 、 Chatbox 等选择 API 接入。 • 秘塔 AI 搜索： 接入满血版 DeepSeek - Preference （嵌入偏好）：使用 AnythingLLM Embedder 嵌入工具 ，文档文本会在 AnythingLLM 的 实例上私密嵌入 ，文本数据的处理和转换在本地进行 ，不会泄露给第三方。 • Vector Database （向 量数据库）：使用 LanceDB 作为向量数据库， 向量和文档文本都存储在 AnythingLLM 实例上 ，进一步确保数据的私密性和安全性。 •

教学与培训、工业文档检索与统计等场景中，大幅 提升工作效率，减少人力劳动和成本。 还可以基于行业大模型提供知识问答/异常诊断/产 线维护/排产建议，大幅提升制造效率，降低运维 成本。 第三，识别/模拟/预测能力。 在工业质检环节，用大量数据训练视觉大模型 (CV)， 使模型具备更强的场景泛化识别能力，可用于产品 质检，安全监测复判等流程，助力实现零样本或少 样本缺陷检测。 据，其中包含着技术、工艺机密信息或个人隐私信息。如何在数据传输、训练、处理过程中保用户数据的安全性和防 止数据滥用，也是工业 AI 乃至工业大模型成功落地应用的挑战之一。 11 01 工业人工智能 (AI) 行业观察 第三，实时响应问题。 工厂在线检测、智能驾驶等应用，需要系统实时做出 响应的情况下，需要模型能够实时处理输入数据并快 速做出响应。将场景应用端的数据再传输到云端处 理，庞大的数据量会造成带宽拥挤，影响处理的时效 com/performanceindex（活动：Supercomputing 22）。结果可能有所差异。 2. 2S 英特尔® 至强 Max CPU 对比 2S AMD EPYC 7773X 和 2S 第三代英特尔® 至强® 8380。 3. Numenta BERT-Large AMD Milan：由 Numenta 测试，截至 2022 年 11 月 28 日。1 个节点，AWS m6a.48xlarge

智能路由器“ 多头潜在注意力 MLA ：空间压缩术 训练框架加速： 16 到 3 的量化压 缩， 通信降低 89% 推理加速：预加载，动态批处理等 模型、数据、工具链、部署全开源 蒸馏技术使能第三方模型性能 DeepSeek V3 ：实现极致性能，稀疏 MOE 提质 降本 技术创新 硬件级、算法级、架构级、工程级、开 源生态 5 大技术创新，轰动全球 低成本 绕过 CUDA 挖掘 支持社区模型快速迁移 • 自回归解码、扩散过程优化 • 稀疏量化压缩、 并行推理 对标 TensorRT • 图优化，算子融合， Kernel 优 化 • 量化、混合精度加速 • 异步下发，多流水执行 第三方推理服务 3rd 支持 PyTorch / 昇思 • 少量代码实现训练向推理平滑迁 移 • 整图 / 子图优化 + 单算子混合推 理 MindIE-SD • 业界标准 RPC 接口高效对接业务 迁移分析工具 模型支持度分析和修改建议 模型支持度评估 离线模型 — — 分析报告 差异三：基础能力差异导致支持完备度不同 基础库、加速库、三方库等支持情况不同 跨架构时需通过引入、适配第三方库，或者开 发基于自身架构的对等库来解决库的差异问题 计算架构 支持的主要基础库 / 加速库 昇腾 DVPP/AIPP/mxVision/ ACLNN/ACLBlas 等