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部署DeepSeek的策略全解析,企业如何高效落地?核心内容:1. 四种DeepSeek部署路径的优缺点分析2. 企业如何根据规模和需求选择最佳方案3. 火山引擎在API调用和云部署上的优势及评测结果
那么,怎样才能不落人后,快速把DeepSeek投入生产呢?目前看,主要有四种路径↓
缺点:模型适配、部署、优化有门槛,推理效果不可控。
不仅如此,根据该评测报告,火山引擎API接口稳定性高达99.83%。
首先,API服务的性能和稳定性,已经从侧面证明了火山引擎AI Infra的实力,没有好的底座,上层服务再“妖娆”,也是空中楼阁。
更重要的是,火山引擎为大模型上云,做好了一系列准备↓
火山引擎可以提供24G、48G、80G、96G等多种显存规格的计算实例,单机最大可支持768G显存,满足满血版DeepSeek R1/V3模型的部署。
二、模型部署与推理全栈加速
大模型的推理服务,并不是你显卡够牛、显存够大就完事OK了,更需要端到端的全栈优化加速。
❷ 自研vRDMA网络,大幅提升互联效率:
火山引擎自研vRDMA网络,具备国内首创的基于标准RoCE v2协议的vRDMA能力,可以低门槛的、无侵入式的支撑各种AI框架和软件栈。
有了强大的网络支撑,各种PD分离计算、跨池计算、算存互联的效率可以大大提升,整体通信性能提升最高达80%,时延降低超过70%。
❸ KV Cache优化:
KV Cache可以有效加速推理速度,但也会吃掉更多的内存和显存(尤其超长序列任务)。
为此,火山引擎提供弹性极速缓存产品,专门针对大模型推理所需的KV-Cache进行优化,通过多级缓存、GDR零拷贝等手段,使推理时延降低至1/50,GPU开销降低20%。
❹ 自研推理加速引擎xLLM:
在火山引擎部署DeepSeek,可以使用其机器学习平台进行全尺寸模型调优服务。
同时,火山引擎还提供了高性能自研模型蒸馏框架veTuner、强化学习框架veRL,以及训推一体、任务优先级调度和故障自愈能力。
用户可以在自己的专属VPC网络中,基于推理形成的业务数据,进行模型蒸馏、强化学习…
整套方案也可以基于火山引擎混合云,适配本地/云上混合部署。
如此,企业级客户最希望的模型调优和定制需求,都可以一站式搞定。
以目前最热门的、支持满血版DeepSeek部署的8卡GPU云服务器(显存96G×8)为例,火山引擎在市场上做到了价格最优。
首先是资源成本被“摊薄”了,字节系抖音、今日头条等多个头部业务拥有海量的算力资源池,在内外统一的云原生基础架构加持下,火山引擎与字节跳动国内业务实现资源并池。
凭借规模优势和自研服务器能力,火山引擎把机器资源的采购、生产、规模化运营成本都降到业界极低的水平。
同时,通过“削峰填谷”的极致调度能力,字节跳动国内业务的空闲计算资源可以极速调度到火山引擎,分钟级调度10万核CPU、上千卡GPU的资源量,并通过抢占式实例和弹性预约实例,做到GPU资源潮汐复用。
五、安全性与稳定性
火山引擎AI一体机支持DeepSeek R1/V3全系列模型、HiAgent AI应用创新平台、大模型防火墙以及轻量模型训练平台,涵盖模型部署、管理、推理、微调、蒸馏以及AI应用开发等全链路能力。
好了,我们总结一下↓
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