行业场景应用创业公司，人工智能研究院 开发者、中小企业尝鲜客户 部署模型 DeepSeek-V3 DeepSeek-R1 DeepSeek-V3 DeepSeek-R1 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 业务体验 专属资源 专属资源 / 公共资源 专属资源 / 公共资源 可销售 Offering 卖昇腾云算力 + 专业服务 ModelArts 年，每个模型可免费体验 200wtokens 按需、包月 / 年 典型配置 昇腾云部署： DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 ： 32 卡 910B 起步，根据推理并发量配置 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B ： 2 卡 910B 起步，根据推理并发量配置 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 和 -Distill-Llama-8B

HuggingFace DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B Qwen2.5-14B HuggingFace DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B Qwen2.5-32B HuggingFace DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B Llama-3.3-70B-Instruct HuggingFace 即使经过了蒸馏，7B 的效果受限于模型大小，性能不会很好，可以根据自己电脑内存大小 尝 试 14b 或者 32b 的模型。 4.3.5 部署非量化模型 另外，如果想部署未量化版本的 DeepSeek 或者原始版本的 DeepSeek，可 以 “ 进入网站 https://hf-mirror.com/”，选择对应版本的模型，按照其指南依次进行 部署。下面以 32B 未量化版本为例，说明该过程。 进入模型所对应的页面： https://hf-mirror https://hf-mirror.com/DeepSeek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B “ ，点击 Use this model ”，如下图所示。 图 17 hugging face 国内镜像 DeepSeek-R1-32B 模型页面 在上步点击后，将弹出不同的使用方式。如下图。 图 18 使用方式界面 “ 选择 vLLM ”方式，点击后将显示该方式的部署和测试步骤。此处提供两

完成，从而解决 R1-Zero 可读性差、 多种 语言混合问题 本次开源同时发布了 6 个基于 DeepSeek-R1 蒸馏的更小稠密模 型 （ Qwen/LLaMa 1.5B 7B 14B 32B 70B ） DeepSeek-R1 以 DeepSeek-V3 Base （ 671B ）为基础模型， 使 用 GRPO 算法作为 RL 框架来提升 Reasoning 性能 Huawei 兼顾成本与性能的蒸馏 / 微调方 案 • 便捷的部署、敏捷业务上线 DeepSeek-V3-671B DeepSeek-R1-671B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B （蒸馏后较原模型能力提升 10%+ ） BERT-Large Transformer ● 2 工程创新 新一轮百模千态 DeepSeek R1 - √ DeepSeek Janus-Pro-1B/7B √ √ DeepSeek R1-Distill-Llama-70B - √ DeepSeek R1-Distill-Qwen-32B - √ DeepSeek R1-Distill-Llama-8B DeepSeek R1-Distill-Qwen-1.5B/7B/14B √ √ 配套版本上线昇腾社区： https://www

......................................32 1、IP 溯源 .............................................................................................................. 32 2、ID 溯源 ............................. Windows 2000 / Server2003 / Windows XP： %SystemRoot%\System32\Winevt\Logs\*.evtx Windows Vista / 7 / 10 / Server2008 及以上版本： %SystemRoot%\System32\Config\*.evtx Windows 事件日志中，它记录为事件 ID=4625 表示失败，记录为事件 ID=4624 或内存资源占用长时间过高的进程 2、没有签名验证信息的进程 3、进程的路径是否合法、常规 4、没有描述信息的进程 显示 进程--PID--服务：​ tasklist /svc 开始--运行--输入 msinfo32，依次点击“软件环境→正在运行任务”就可以 查看到进程的详细信息，比如进程路径、进程 ID、文件创建日期、启动时间等。 寸光网络安全工作室 第 7 页 共 34 页 通过微软官方提供的 Process

第 4 页 • 超微服务器性价比优于戴尔 / 浪潮；华三 交 换机成本比思科低 40% ；华三 S9850- 32H 交换机最大支持 4096 台高速交互 • 支撑文字 + 图像 + 语音等多模态模型 训 练， PB 级数据（自动驾驶路测、短视 频理 解等 ）参数超 1 万亿 。 • 中央，利用机柜中上部空间，避开底部 线缆区与顶部散热盲区 l GPU 配置：单台搭载 8 张 NVIDIA 4090 GPU ， FP32 算力达 40TFLOPS / 卡 ， 为模型训练、 渲染提供强劲算力支撑； l 硬件特性：支持 PCIe 5.0 高速互联 ， 配置 2 × 1000W 冗余电 源 ，适配 10KW 于业务流量接入 ， 10GB 流 量 清洗 ， 保障安全防护优先 （国 密 SM4 算 法 、 威 胁 防 护 、 VPN 加密、 访问控制、 审计追 l 端口与性能 ： 32*400G 端口 ， RDMA 无损传输， 交换容量达 12.8Tbps ； l 端口与协议： 25G/100G 灵活端口 ， RoCEv2 （远 程直接数据存取）

“ 2022620” 洪水设计的不同洪水情景 基于 “ 2014820” 洪水设计的不同洪水情景 技术成果： 提升模拟速 度 P32 洪涝快速模拟： 基于深度学习的城市暴雨内涝时空变化快速模拟 模型基于 Python 语言开发 ， 使用国际主流的 Tensorflow 2.10 深度学习框架。 共构建 3 个一 维卷积神经网络模型 大小 批大小 学习率 水位预测 CNN [32,64,64] [32, 1147727] [3, 5, 5] [2, 2, 2] 32 0.001 流速预测 CNN （ x 方向） [32,64,64] [16, 1147727] [9, 9, 9] [3, 3, 3] 32 0.001 流速预测 CNN （ y 方向） [32,64,64] [16, 1147727] [9 [9, 9, 9] [5, 3, 3] 32 0.001 技术成果： 提升模拟速 度 P33 上游边界 流量过程 小安溪：长濑流量 宣平溪：上显滩流量 松荫溪：靖居口流量 开潭水库水位 大港头 紧水滩水库出库流量 推广性强： 成果可为人工智能在城市暴雨内涝 快速模拟及防灾减灾工作应用中提供参考； 精度可靠： 典型暴雨场景模拟中 ， 计算峰值水 位误差在 0.5% 左右

...........17 图31： PaLM2 的从小到大的四种版本 .........................................................18 图32： PaLM2 在部分测试中体现出了优异性 ...................................................18 图33： ChatGPT App 欢迎界面 资料来源：知乎，国信证券经济研究所整理 我们可以粗略的计算训练 1750 亿参数的 GPT3 所需内存，大约需要 3.2TB 以上。 静态内存方面，大多数 Transformer 都是以混合精度训练的，如 FP16+FP32，以 减少训练模型内存，则一个参数占 2 个字节，参数和优化器状态合计占用内存 1635G。而动态内存，根据不同的批量大小、并行技术等结果相差较大，通常是静 态内存的数倍。更简洁的估算方法，可以假设典型的 亿参数的 GPT3 大概需要 3.2TB 内存。 推理所需内存则较小，假设以 FP16 存储，175B 参数的 GPT3 推理大约需要内存 327G，则对应 4 张 80G A100，如果以 FP32 运算，则需要 10 张。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 9 表2：大语言模型的计算 公式 注释 模型参数 优化器内存 梯度内存 激活重计算 模型训练内存

o1-mini v 基于DeepSeek-V3训 练DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 v DeepSeek-R1 的输出， 蒸馏了 6 个小模型开 源给社区 v 其中 32B 和 70B 模型 在多项能力上实现了 对标 OpenAI o1-mini 的效果。 15 DeepSeek的惊天动地事迹 2024.1.25: 发布DeepSeek-Coder 2024 近期：各行业开始研究部署... 1.DeepSeek简介 16 DeepSeek是谁？咱们通俗说一说...... 基于 Llama 、 Qwen 六个密集模型 （1.5b、7b、8b、 14b、32b、70b） 大师 徒弟 蒸馏版 训练 DeepSeek- R1- Zero DeepSeek- R1 蒸馏 满血版 DeepSeek-V3 671b 17 DeepSeek破圈席卷全球 运行机器 R1-1.5b 4GB+ 8GB+ 5GB 个人普通机 R1-7b 12GB+ 16GB+ 10GB 个人普通机 R1-8b 16GB+ 32GB+ 15GB 个人普通机 R1-14b 24GB+ 64GB+ 30GB 专用服务器 R1-32b 48GB+ 128GB+ 60GB GPU服务器 R1-70b 80GB+ 256GB+ 120GB GPU服务器 V3\R1-671B

.......................................32 5.1 工程审计问题相关法条自动检索................................................................................................. 32 5.1.1 工程审计问题相关法条自动检索概述 ............. ............................................ 32 5.1.2 工程审计问题相关法条自动检索实现 .............................................................................. 32 5.2 工程项目智慧造价................................ DeepSeek - R1 - 7B 对应的显卡略高 DeepSeek - R1 - 14B 12 核及以上 32GB 及 以上 15GB 以 上 需 16GB 及以上显存的显 卡，如 RTX 4090 或 A5000 DeepSeek - R1 - 32B 16 核及以上，例如 AMD Ryzen 9 或 Intel i9 处理器 64GB 及