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云厂商集体上线DeepSeek ,低本钱“一键安排”抢企业客户

2025-02-14 11:13:37
来源:

猫眼影戏

作者:

王雄

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  猫眼影戏记者 蒋华秀 报道P6F9A2Y5R3B1T0V4X8W

界面新闻记者 | 肖芳界面新闻编辑 | 文姝琪 DeepSeek在今年春节期间走红之后 ,也成为了云盘算厂商争夺的重点。 据界面新闻了解 ,目前已有亚马逊云科技、阿里云、腾讯云、移动云在内的十几家海内外云盘算厂商上线了DeepSeek-R1和DeepSeek-V3模型。 实际上 ,类似的类似的剧情在已往一年中已屡见不鲜 ,虽然这次的角色身份略有差别 ,但模型争霸的实质依然没变。在普通用户端 ,使用新AI很简单 ,下载APP直接用起来就行了。但在企业端 ,却并不简单 ,安排首先需要价格不菲的硬件 ,其次需要提供稳定的API ,再者还需要构建面向用户端的应用并实施托管 ,更不必说高阶的针对企业私有数据的定制优化了。同时 ,企业还需要考虑数据和模型的宁静问题。 这些问题可以大致归纳为企业安排和使用模型中的工程化问题 ,具体包括本钱、性能、宁静以及针对私有数据进行定制优化、差别尺寸的模型和日益增长的种种智能体的庞大调理等。 以DeepSeek为例 ,其果真的模型V3和R1均有差别的型号。其中 ,DeepSeek-R1-Distill系列模型参数规模是15亿至700亿 ,而R1和R1-Zero的参数规模则抵达6710亿。一方面 ,差别参数规模的模型对盘算性能的要求差别 ,企业需要对安排的硬件和软件进行细致的调优 ,确保模型在实际运行中能够抵达最佳的性能 ;另一方面 ,企业在应用实践中通常需要平衡“响应速度”与“推理能力”而接纳多级模型混淆安排模式 ,还碰面临异构盘算资源的治理、跨云安排等难题。 在这种情况下 ,降低企业安排大模型的门槛已经成为云盘算厂商获得市场竞争力的又一个要害因素。一位云盘算厂商的售前技术人员对界面新闻体现 ,DeepSeek之后 ,大模型的迭代速度会加速 ,云盘算厂商想要以更快地速度资助企业应用性能更好、本钱更低的模型 ,还需要连续降低企业安排大模型的门槛。 低代码、多样化安排成趋势 灵活性和选择多样性企业选择是云平台安排大模型的重要因素之一。在降低企业安排大模型的门槛 ,云盘算厂商依然在灵活性和多样性上进行探索。 在上线DeepSeek-R1和DeepSeek-V3模型之后 ,阿里云PAI Model Gallery支持了云上一键安排两款模型 ,无需编写代码即可完成AI模型开发流程。 企业的相关事情人员登岸阿里云PAI控制台 ,在Model Gallery页面的模型列表中选择想要安排的DeepSeek系列模型 ,一键安排DeepSeek模型生成效劳即可。 目前 ,DeepSeek-R1支持接纳vLLM加速安排 ,DeepSeek-V3支持vLLM加速安排以及Web应用安排 ,DeepSeek-R1蒸馏小模型支持接纳BladeLLM和vLLM加速安排。简单来说 ,在差别盘算资源和应用场景下 ,企业都可以更灵活地安排大模型。 同时 ,阿里云的机械学习平台还为企业提供了自动化的机械学习工具 ,通过自动搜索模型参数和训练超参数的最优组合、低代码可视化建模等方法降低了企业安排大模型的技术门槛。 亚马逊云着重探索的偏向是助力企业客户进行多样化安排 ,这是基于其在大模型应用初期的洞察而来的。亚马逊CEO Andy Jassy此前已多次在果真场合表达过其对大模型行业生长的判断:不会有一个模型一统天下。在基于大模型构建应用时 ,差别的应用场景需要的技术指标也各不相同 ,延迟、本钱、微调能力、知识库协调能力、多模态支持能力等等 ,都会因场景需求的差别而被取舍。 经过几年的生长 ,企业对大模型的应用越来越印证了这个判断。以快速响应场景为例 ,DeepSeek R1的深层思考模式显然不太合适 ,其生成首个token的用时凌驾30秒 ,而Amazon Nova则只需要数百毫秒即可生成响应。而目前的DeepSeek-V3模型是文生文模型 ,并不支持图形等多模态信息的输入 ,也不是万能的。 其于这一理念 ,亚马逊云科技上线了DeepSeek、AI21 Labs、Anthropic和poolside等100多个重点领先厂商的模型 ,并提供多样化的安排方法。好比 ,在DeepSeek的安排上 ,亚马逊云科技提供了4种方法 ,既可以满足一部分企业客户希望通过API快速集成预训练模型的需求 ,也可以满足另一部分企业客户追求高级定制或者性价比的需求。 从整体的趋势上看 ,降低模型训练和安排门槛 ,使企业无需深厚AI经验即可挪用大模型 ,是各家云盘算厂商目前都在做的事。 模型蒸馏等AI工具变得越来越重要 DeepSeek-R1-Distill通过蒸馏优化 ,在推理速度、盘算本钱、安排灵活性方面具有明显优势 ,它更适合需要低本钱安排大模型的场景。 在DeepSeek-R1-Distill宣布之前 ,亚马逊云科技还在Amazon Bedrock中推出模型蒸馏功效 ,资助企业进一步降低大模型的使用本钱。凭据亚马逊云科技CEO马特?加曼(Matt Garman)在演讲中透露的信息 ,经过蒸馏的模型相比被蒸馏的模型 ,运行速度能够快500% ,本钱还能降低75%。 在上述云盘算厂商售前技术人员看来 ,在DeepSeek走红之后 ,企业客户通过模型蒸馏降本增效的需求越来越多 ,模型蒸馏功效关于云盘算厂商也越来越重要。 据界面新闻了解 ,除了亚马逊云科技之外 ,阿里云、百度云等海内云盘算厂商也已支持蒸馏功效。其中 ,阿里云PAI的模型蒸馏功效支持将大模型的知识迁移到较小的模型中 ,从而在保存大部分性能的同时 ,大幅降低模型的规模和对盘算资源的需求。好比 ,基于 Qwen2大模型开发的精简语言模型 ,通过知识蒸馏技术 ,提升了指令遵循能力 ,同时坚持了较小的参数规模 ,便于安排和应用。 通过模型蒸馏满足企业客户低本钱安排的需求 ,属于解决大模型落地使用中的工程化问题。如果说基于场景选择合适的模型只是构建应用旅程的第一步 ,随着构建的深入 ,解决工程化难题的能力成为能否实现快速立异的要害。 除了模型蒸馏功效之外 ,云盘算厂商在优化效果、减低延迟和本钱上还可以通过低延迟优化推理、提示词缓存等功效 ,大幅提升推理效率。好比 ,直接返回已缓存的结果比每次都挪用大模型盘算 ,推理延迟更短且盘算本钱更低。 在企业落地大模型的历程中 ,另有一些需求推动着云盘算厂商在更多工程化问题上进行立异 ,包括基于企业自有数据的定制优化、AI宁静和审查以及实现庞大功效的多智能体等。 从实践来看 ,云盘算厂商也在通过降低投入本钱和技术门槛的方法来满足企业客户的这些需求。其中 ,亚马逊云科技把AI工具都集成在了Amazon Bedrock平台上 ,通过更便于操作的方法让企业经济实用地解决提取自由数据、提升回覆问题准确性等问题。 马特?加曼(Matt Garman)在2024 re:Invent上分享亚马逊在安排大模型时的几个要害洞察时 ,特别强调了盘算本钱的问题。在他看来 ,随着生成式AI应用规模的扩大 ,盘算本钱变得至关重要 ,人们非?释竦酶叩男约郾。 这也是驱动云盘算厂商在大模型安排上连续立异的要害因素?梢栽ぜ ,未来 ,云盘算厂商还进一步结合AI硬件加速和自动化优化 ,推动企业客户使用上更快、更低本钱的大模型推理效劳。

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责编:刘学增

审核:丁锦霞

责编:邹斌

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