DeepSeek R1模型本地部署与产品接入实操
近期，深度求索（DeepSeek）推出的DeepSeek V3/R1系列模型在人工智能领域掀起了一股热潮，引发了广泛的关注与深入探讨。该大模型凭借其卓越的推理能力和对硬件要求的显著降低，赢得了市场的热烈反响。DeepSeek的发布，标志着大模型产品正式迈入“普惠”时代，使得普通个人电脑乃至手机等便携式设备均能流畅运行大型模型。这一里程碑式的进展，不仅激发了部署的浪潮，更激发了人们对大模型潜在应用场景的无限遐想。
DeepSeek之所以备受瞩目，不仅在于其技术的先进性，更在于其为用户提供了前所未有的数据隐私与安全保障。在数据泄露风险日益严峻的今天，DeepSeek的本地化部署方案为用户提供了一个更为安心的选择。通过本地部署，所有数据运算和存储均在本地完成，有效规避了数据在传输和云端存储过程中可能面临的隐私泄露风险。这一特性，使得DeepSeek R1在企业和个人用户中均赢得了广泛的认可与信赖。
自DeepSeek大模型发布以来，深蕾半导体团队迅速展开了对DeepSeek大模型的相关研究，并积极探索DeepSeek大模型与SOC全系列产品结合的模式及市场机遇。
本地部署的私有化DeepSeek R1 32B大模型Web页面访问 通过本地部署私有化大模型，不仅为用户提供了更为便捷的访问途径，还进一步强化了数据的安全性和隐私保护。这一举措为后续SOC产品接入DeepSeek大模型降低了整体成本，同时也为企业内部应用DeepSeek大模型实现降本增效提供了坚实基础。 本地部署的私有化Web页面访问DeepSeek R1 32B大模型的截图
在Web应用页面中，用户可以清晰地查看DeepSeek R1 32B模型的运行状态、处理结果以及历史记录等信息。通过简单的点击和输入操作，用户即可轻松实现与模型的交互和数据处理。此外，该页面还支持语音交互输入方式，进一步提升了用户体验。
DeepSeek R1 32B模型不仅支持通用知识问答，还具备代码编写、逻辑推理等技能：
本地部署的服务器配置信息：
CPU：24核
显卡：nvidia 3090ti 24g
内存：60G
配置信息图
VS680接入DeepSeek R1 32B模型API展示
我们还在VS680设备上的APP应用中成功接入了DeepSeek R1 32B模型的API。VS680作为一款高性能计算机设备，其强大的计算能力和稳定的系统环境为DeepSeek R1的运行提供了坚实的保障。特别是VS680自带的7.9T AI算力，为端云结合的应用模式创造了有利条件。
在演示中，我们可以看到VS680设备通过API接口与DeepSeek R1 32B模型实现了无缝连接。用户只需在设备上输入相应的指令或数据，DeepSeek R1模型即可迅速进行运算并返回结果。这一过程中，模型的响应速度、准确性和稳定性均得到了充分展现。
VS680接入字节豆包智能体DeepSeek R1 671B满血模型展示
在字节官方火山引擎大模型开发平台把“深蕾科技智能体”开发好，包括DeepSeek R1模型，角色定位，工作流等，然后发布到豆包应用平台，就可以在VS680上面直接实现满血版的DeepSeek R1大模型接入使用。
深蕾科技智能体截图
DeepSeek大模型与端侧SOC的产品结合方案
针对VS680/SL1680系列大算力芯片，我们的研发团队正在研究将蒸馏后的轻量级DeepSeek模型（DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B）部署到SOC本地，以便应用于相关业务场景，如产品AI助手（问答服务、产品介绍、产品售后、产品故障排查等）。我们采用端侧大模型与云端大模型相结合的方式，本地能处理的用户任务使用端侧大模型快速解决和输出，而较复杂的逻辑以及联网功能则通过请求云端大模型API的方式实现。
针对SL1640/SL1620/SR110系列小算力芯片，我们则通过API接入的方式进行产品赋能，如不带屏语音交互产品、小屏桌面音视频多媒体产品等。端侧的语音识别、机器视觉与云端的DeepSeek大模型相结合，是智能硬件的最优技术组合，能够显著提升产品的智能化程度，增加产品的附加值。
我们即将推出基于深蕾半导体SOC带机器视觉和语音交互的DeepSeek大模型应用解决方案，敬请期待！
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