简单聊聊“DeepSeek”
目录
DeepSeek一夜火爆并受到广泛关注的优势
技术实力与创新
低成本与高效率
开源与免费
市场策略与应用领域
团队与资金优势
行业认可与媒体关注
DeepSeek在推理效率上的特别之处
多头潜在注意力（MLA）
多词元预测（MTP）
FP8混合精度训练
知识蒸馏
高推理速度
DeepSeek在哪些场景下表现最好？
科研与技术开发
企业智能化升级
教育与培训
数据分析与智能决策
DeepSeek-V3项目地址及相关信息
项目特点
性能和效率提升
评测成绩
使用方法
使用GitHub方式安装和使用DeepSeek-V3（本地部署）
克隆仓库并安装依赖
下载模型权重
模型权重转换
运行推理
DeepSeek（深度求索）是一家由量化私募巨头幻方量化旗下的AI公司，成立于2023年5月，专注于人工智能技术研发，致力于打造高性能、低成本的AI模型。
DeepSeek一夜火爆并受到广泛关注的优势
技术实力与创新
- 高性能模型：DeepSeek-V3拥有6710亿参数，激活参数370亿，在14.8万亿token数据上进行预训练。这种庞大的模型规模和海量的训练数据，使其在自然语言处理任务中表现出色，能够处理复杂的语义理解和生成任务。
- 创新架构：DeepSeek采用了多头潜在注意力（MLA）、混合专家架构（MoE）和FP8低精度训练等技术，这些创新使得模型在性能和效率上得到了显著提升。
- 强化学习：DeepSeek-R1在后训练阶段广泛应用了强化学习技术，允许模型在获取更少标注数据的情况下，实现显著的性能提升。
低成本与高效率
- 训练成本低：DeepSeek的训练成本仅为OpenAI同类模型的十分之一，API用户使用成本仅为OpenAI的5%。这种低成本、高性能的产品定位，让DeepSeek赢得了中小企业和开发者的青睐。
- 推理效率高：DeepSeek在推理效率上具有显著优势，能够快速响应用户请求，为用户提供更加流畅的交互体验。
开源与免费
- 开源模式：DeepSeek坚持开源和免费，用户可以自主下载与部署模型，这极大地降低了技术壁垒，促进了AI技术的普及和应用。
- 社区支持：开源模式吸引了全球开发者社区的支持，进一步推动了模型的优化和应用开发。
市场策略与应用领域
- 市场定位明确：DeepSeek在进入市场的初期就较为明确地选择了重点行业，并通过与行业领导者的合作，迅速建立起品牌信誉。
- 广泛应用：DeepSeek在多个领域展现了强大的应用价值，包括自然语言处理、代码生成与编程辅助、多模态数据处理和长文本处理等。
团队与资金优势
- 资金支持：DeepSeek的母公司幻方量化是中国头部量化对冲基金，曾管理资金规模超1000亿元，为DeepSeek提供了强大的资金支持。
- 技术理想主义：DeepSeek的创始人梁文锋坚信AI将改变世界，坚持将技术成果开源，以推动生态发展，这种非功利性的理念吸引了众多优秀年轻人才加入。
行业认可与媒体关注
- 行业认可：DeepSeek在专业大模型排名平台Arena上，基准测试分数高达1357，略高于OpenAI o1的1352分，这标志着中国AI技术在国际舞台上的崛起。
- 媒体关注：《纽约时报》《金融时报》等主流媒体对DeepSeek进行了报道，提升了其知名度。
DeepSeek在推理效率上的特别之处
多头潜在注意力（MLA）
- 低秩联合压缩：DeepSeek通过一种特殊的压缩技术，减少了在推理过程中需要处理的数据量。这就像是把一个大包裹压缩成一个小包裹，运输起来更快更省力。
- 动态调整路由偏置：DeepSeek能够根据任务的复杂程度，自动调整数据处理的路径，避免了不必要的计算，提高了效率。
多词元预测（MTP）
- 多词元预测：传统的模型一次只能处理一个词，而DeepSeek一次可以处理多个词。这就像是同时处理多个任务，而不是一个接一个地处理，大大提高了处理速度。
FP8混合精度训练
- 低精度计算：DeepSeek使用了一种特殊的计算方式，减少了计算过程中需要的内存和带宽。这就像是用更小的管道运输相同的水量，节省了资源，提高了效率。
知识蒸馏
- 模型蒸馏：DeepSeek将大模型的推理能力迁移到小模型中，使得小模型在资源有限的场景中也能保持较高的推理精度。这就像是把一个大机器的功能浓缩到一个小机器里，小机器也能高效工作。
高推理速度
- 生成速度提升：DeepSeek-V3的生成速度从上一代的20TPS提升到60TPS，提升了3倍。这就像是从慢跑提升到冲刺，处理任务的速度明显加快。
DeepSeek在哪些场景下表现最好？
科研与技术开发
- 数学推理：DeepSeek在数学推理任务中表现优异，尤其是在处理复杂数学问题（如MATH-500）时，表现甚至超过了一些领先的闭源模型。
- 代码生成与优化：DeepSeek在代码生成和优化方面表现出色，支持多种编程语言，能够自动生成高效代码，并快速检测潜在的Bug和优化点。
- 自然语言推理：DeepSeek在自然语言理解、自动推理和语义分析等任务中表现突出，为自然语言处理领域提供了强大的技术支持。
企业智能化升级
- 智能客服：企业可以通过DeepSeek的API服务，将模型集成到智能客服系统中，实现自动化的客户问题解答和问题处理。
- 自动化决策：DeepSeek能够处理复杂的逻辑推理任务，适用于企业的数据分析和智能决策支持系统，为企业的市场预测和策略制定提供有力支持。
教育与培训
- 教育工具：DeepSeek可作为教育工具，帮助学生掌握复杂的推理方法，促进学习者在数学和编程等学科的深度理解。
- 思维过程展示：DeepSeek的长推理链和详细的思维过程展示，能为教育场景提供更直观的教学支持。
数据分析与智能决策
- 数据分析：DeepSeek在处理复杂逻辑推理任务方面表现出色，适用于数据分析和智能决策支持系统。
- 市场预测：DeepSeek的推理能力可以为企业的数据分析、市场预测和策略制定提供有力支持。
DeepSeek-V3项目地址及相关信息
DeepSeek-V3的GitHub项目地址是：GitHub - deepseek-ai/DeepSeek-V3。
项目特点
- 高效的MoE架构：使用多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，实现高效推理和经济高效的训练。
- 创新的负载均衡策略：采用无辅助损失的负载均衡策略，最大限度地减少了由于鼓励负载均衡而导致的性能下降。
- 多标记预测(MTP)目标：采用多标记预测目标，提高模型性能，并可用于推测解码以加速推理。
- FP8混合精度训练：首次验证了FP8训练在大规模模型上的可行性和有效性，显著提高训练效率并降低训练成本。
- 推理优化：支持FP8和BF16推理，并与多个开源推理框架集成，例如DeepSeek-Infer Demo、SGLang、LMDeploy和TensorRT-LLM等，支持在NVIDIA和AMD GPU以及华为Ascend NPU上运行。
- 知识蒸馏：从DeepSeek-R1系列模型中蒸馏推理能力，提升DeepSeek-V3的推理性能，同时控制输出风格和长度。
- 优秀的性能：在各种基准测试中超越其他开源模型，并实现了与领先的闭源模型相当的性能。
性能和效率提升
- 参数规模：DeepSeek V3采用了高达6710亿参数的MoE架构，这种大规模参数化使得模型能够捕捉更复杂的模式和关系。
- 计算资源管理：通过MoE架构，DeepSeek V3能够动态选择最合适的专家进行计算，从而减少不必要的计算和内存消耗。
- 数据并行和模型并行：DeepSeek V3在训练过程中使用了数据并行、张量并行、序列并行和1F1B流水线并行等并行策略，这些策略提高了硬件利用率，加快了模型的训练速度。
- 优化的学习率调度器：DeepSeek V3使用了多阶段学习率调度器，这有助于模型在不同的训练阶段保持最佳的学习速率。
- Scaling Laws研究：DeepSeek V3的开发团队对Scaling Laws进行了深入研究，以找到最优的模型/数据规模分配比例，并对大规模模型训练结果进行预测。
- 安全评估：DeepSeek V3在全训练过程中都进行严格的数据安全性筛选，确保训练得到的模型是符合人类价值观的。
评测成绩
在LiveBench测试中：
- 全球平均分：60.4分
- 推理能力：50分
- 编程技能：63.4分
- 数学解析：60分
- 数据分析：57.7分
- 语言理解：50.2分
- 即时反馈（IF）：80.9分。
使用方法
- 在DeepSeek的官方网站上与DeepSeek-V3聊天：https://chat.deepseek.com。
- 在DeepSeek平台上提供与OpenAI兼容的API：https://platform.deepseek.com。
使用GitHub方式安装和使用DeepSeek-V3（本地部署）
官方详细教程：DeepSeek V3 本地部署指南：从入门到精通
克隆仓库并安装依赖
首先，克隆DeepSeek-V3的GitHub仓库，并安装所需的依赖：
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.git
cd DeepSeek-V3/inference
pip install -r requirements.txt下载模型权重
从HuggingFace下载模型权重，并将其放入指定的文件夹。DeepSeek-V3提供了两种模型版本：
- 基础模型：适用于通用任务。
- 对话模型：针对对话和交互优化。
使用以下命令下载模型权重：
# For Base Model
git lfs install
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-Base
# For Chat Model
git lfs install
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3模型权重转换
如果需要将FP8权重转换为BF16权重，可以使用以下命令：
python convert.py --hf-ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3 --save-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo --n-experts 256 --model-parallel 16运行推理
使用DeepSeek-Infer Demo进行推理。以下是一个简单的交互式推理示例：
启动推理服务：
torchrun --nnodes 2 --nproc-per-node 8 generate.py --node-rank $RANK --master-addr $ADDR --ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo --config configs/config_671B.json --interactive --temperature 0.7 --max-new-tokens 200交互式使用：按照提示输入问题，模型会生成回答。