赛尔教育联合火山引擎面向高校推出DeepSeek大模型云中私有化部署方案（免费）

赛尔教育联合火山引擎面向高校推出DeepSeek大模型云中私有化部署方案

• 关于deepseek大模型

DeepSeek 的产品定位于提供多领域、高性能的人工智能解决方案，旨在满足不同行业和用户对于智能化的需求。在智能对话场景中，其产品能够实现自然流畅的人机交互，广泛应用于智能客服领域，帮助企业快速响应客户咨询，提升服务效率和质量。在代码编写场景下，助力开发者高效生成代码，无论是常规项目开发，还是复杂算法实现，都能大幅缩短开发周期。面对数学计算与推理任务，DeepSeek 产品可用于学术研究、金融风险评估等，解决复杂数学问题，提供精准的分析结果。

1.      架构和技术先进性

DeepSeek 采用创新的架构设计，例如在语言模型中运用混合专家（MoE）机制 。以 DeepSeek-V2 为例，这种架构包含多个专家模块，每个模块负责特定类型的知识处理，在处理任务时，模型能够根据输入内容智能选择最合适的专家模块进行处理，极大提升了模型的灵活性和处理复杂任务的能力。在视觉 - 语言模型中，采用独特的混合视觉编码器，能够有效融合视觉信息和语言信息，高效处理高分辨率图像，实现更精准的视觉 - 语言任务理解与执行。

1.      训练过程的突破

在训练过程中，DeepSeek 实现了显著突破。一方面，使用大规模、高质量的数据集进行训练，数据涵盖多种领域和语言，如在训练语言模型时使用了数万亿 token 的语料库，这使得模型能够学习到丰富的知识和语言模式，提升了模型的泛化能力和知识储备。另一方面，在训练算法上不断优化，采用更高效的训练算法，大幅缩短了训练时间，降低了训练成本。例如，通过创新的训练方法，使得模型在相同的计算资源下，训练速度更快，收敛效果更好，能够更快地迭代更新模型，适应不断变化的需求。

1.      推理过程资源的节约优势

在推理过程中，DeepSeek 产品展现出出色的资源节约优势。基于其优化的架构和算法，在进行推理时，能够以较低的计算资源消耗完成任务。例如，在处理文本生成任务时，相比同类模型，能够在保证生成质量的前提下，减少计算量和内存占用，这使得 DeepSeek 产品可以在资源有限的设备上运行，如移动设备、边缘计算设备等，拓宽了产品的应用范围，同时也降低了企业和用户使用人工智能技术的门槛。

1.    当下提供的产品

DeepSeek-R1-zero 是 DeepSeek-R1 的前身，完全通过强化学习训练。这种训练方式让它具备较强的推理能力，但也存在明显缺陷。其输出结果往往可读性欠佳，在回答时还会出现语言混杂的情况 。由于缺乏监督数据的引导，模型虽逻辑合理，却难以清晰有效地传达推理过程，这极大限制了它在实际场景中的应用，比如在需要精确和清晰回答的智能客服、文档撰写等场景中，就难以满足需求。

DeepSeek-R1旨在解决需要逻辑推理、数学问题求解和实时决策的任务。与传统语言模型不同，它能展示得出结论的过程，方便用户理解和验证其输出结果，在研究、复杂决策制定等领域具有明显优势。DeepSeek-R1 通过将强化学习与监督微调相结合，改善了 R1-zero 的缺点。它在数学、编码和常识等基准测试中表现出色，在风格控制类模型分类中与 OpenAI o1 并列第一。在数学竞赛 AIME 2024 和 MATH - 500 中，展现出强大的解题能力；在编码基准测试 Codeforces 和 SWE - bench verified 中，也有不错的表现 。

DeepSeek V3 是自研的混合专家（MoE）模型。总参数达 6710 亿，激活 370 亿，在 14.8 万亿 token 上进行预训练。它的生成速度相比 V2.5 模型提升了 3 倍，达到每秒吞吐量 60 token。在多语言编程测试排行榜中，超越了 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 大模型，仅次于 OpenAI o1 大模型 。在通识和专业知识测试集 MMLU pro 中正确率达 75.9%，GPQA - Diamond 正确率为 59.1%，达到国内第一梯队水平，接近 Claude 3.5 Sonnet 。在数学和代码领域测试表现突出，MATH 500 正确率 90.2%，SWE - bench 正确率 42.0%，Codeforces 得分 51.6，超越所有非 o 系列模型 。而且，它的训练成本较低，仅使用 2048 个 H800 GPU，总训练 GPU 卡时为 2788 千小时，平均到每个 GPU 上约 56.7 天。

蒸馏是从大模型创建更小、更高效模型的过程，能保留大部分推理能力并降低计算需求。DeepSeek 基于 Qwen 架构创建了一系列蒸馏模型：

• DeepSeek-R1-distill-Qwen-1.5B：这是最小的蒸馏模型，在测试高中水平数学问题解决能力的 MATH - 500 中达到 83.9% 的成绩，表明它能较好处理基础数学任务，但在评估编码能力的 Live Code Bench 中仅得 16.9%，编程能力有限。

• DeepSeek-R1-distill-Qwen-7B：在 MATH-500 中得分 92.8%，数学推理能力较强；在评估事实性问答的 GP QA Diamond 中表现尚可，达到 49.1% ，说明在数学和事实推理方面有较好平衡；但在 Live Code Bench 和 Codeforces 中的表现欠佳，不太适合复杂编码任务。

• DeepSeek-R1-distill-Qwen-14B：在 MATH-500 中成绩为 93.9%，能处理复杂数学问题；在 GP QA Diamond 中得 59.1%，事实推理能力不错；在 Live Code Bench 和 Codeforces 中也有一定表现，但在编码和编程特定推理任务上仍有提升空间。

1.   技术优势
1. 低训练成本与低算力需求：与 OpenAI 的 GPT-4 相比，2023 年 DeepSeek 模型的训练成本仅为 600 万美元，而 GPT-4 则高达 1 亿美元，且 DeepSeek 模型所需的计算力仅为同类大语言模型的十分之一。

2. 创新算法：基座模型 V3 采用混合专家机制，每个 Transformer 层包含 256 个专家和 1 个共享专家 ，虽然总共有 6710 亿参数，但每次 token 仅激活 8 个专家、370 亿参数，与稠密模型相比预训练速度更快，与相同参数数量的模型相比推理速度更快。

3. 多领域能力表现出色：在中文理解、编码、数学计算、视觉 - 语言融合等多个领域都达到或超越同类模型的性能，如 DeepSeek LLM 67B Chat 在中文表现上超越 GPT-3.5，DeepSeekMath 7B 在竞赛级 MATH 基准测试中接近 Gemini-Ultra 和 GPT-4 的性能水平 。

• DEEPSEEK云中私有化部署方案

DeepSeek云中私有化部署方案依托火山引擎云平台强大的基础设施能力、专业技术团队、强大的GPU集群，及其技术架构与生态适配能力，在数据安全、成本控制、性能优化、定制化开发等方面展现出显著优势。以下从多个维度分析其核心优势：

一、数据安全与合规性保障

1. 数据主权与本地化控制

   私有化部署允许模型运行在用户指定的云中物理服务器中，确保敏感数据完全不出域，避免因云端传输带来的泄露风险。学校通过本地部署可满足《数据安全法》等法规的合规性要求，也能实现强制性的数据本地化存储。 

2. 硬件级加密与访问控制 

   方案支持硬件级加密和数据脱敏技术，结合高校内部的权限管理体系，进一步降低未授权访问的风险。

      二、成本优化与资源灵活性

   相较于校内私有化部署模式，云中私有化部署通过固定硬件投入和长期资源复用，显著降低高频使用场景的总成本。建设运行长期成本可控。 

      三、高性能与低延迟

1. 算力集群的高效利用 

   云中私有化部署通过云中物理算力集群，避免网络传输延迟，尤其适用于实时决策场景（如教学智能、科研辅助、智能客服）。

2. 模型压缩与分布式推理优化 

   通过模型蒸馏（如DeepSeek-R1 Distill系列）和量化技术，千亿参数模型可适配中低端硬件，同时支持多GPU分布式推理加速。单实例支持300以上并发数，满足学校高负载需求。

     四、深度定制化与业务集成

1. 垂直领域模型微调

高校可基于私有数据进行持续训练，将通用大模型转化为行业专属的“专家模型”，构建自己的专业模型。 

云中DeepSeek私有化部署方案通过数据安全闭环、成本效益优化、高性能推理与深度业务融合，为高校提供了从技术到商业价值的全链路支持，成为高校智能化升级的核心基础设施选择。

不同部署方案比较

• 方案明细

备注：特定时期并发较高，支持临时扩展资源（按月收费），保障资源弹性可扩容。

需求联系：yangl@cernet.com