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DeepSeek-R1蒸馏版模型来了，MaaS上新昇腾适配版DeepSeek-R1蒸馏版模型，免费用！
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ModelArts最佳实践案例列表
成AI开发的流程和操作。 DeepSeek模型推理场景 表1 样例 场景 说明 DeepSeek模型基于ModelArts Lite Server适配MindIE推理部署指导 BF16推理、Int8量化推理 介绍DeepSeek R1和DeepSeek V3模型基于ModelArts
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蛇年开工送大礼，邀您一键体验DeepSeek系列新模型
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deepseek确实比较快
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轻松在本地部署 DeepSeek 蒸馏模型并无缝集成到你的 IDE
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DeepSeek 系列核心模型探究
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方案概述
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使用llm-compressor工具量化
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_moe/deepseek_moe_w8a8_int8.py中的代码： 1）若本地已有权重，请将MODEL_ID修改为权重路径； MODEL_ID = "deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct" 2）若量化Deepseek-V2-2
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Roaring Bitmap聚合函数
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7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 CREATE TABLE r1(a int ,b roaringbitmap); INSERT INTO r1 SELECT a, rb_build_agg(b) FROM t1 GROUP BY a; INSERT
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Roaring Bitmap聚合函数
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7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 CREATE TABLE r1(a int ,b roaringbitmap); INSERT INTO r1 SELECT a, rb_build_agg(b) FROM t1 GROUP BY a; INSERT
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Error: r13 not allowed here -- sub.w sp,r1,#48
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用户管理
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示 表1 资源权限 名称 权限模板 R1 p1 R2 p2 表2 用户权限 名称 角色对应权限模板 权限模板对应权限级别 U1 p1 READ U2 p1，p2 WRITE 当U1查询R1资源时： 由于U1角色对应的权限模板有p1，而资源R1的权限模板也为p1，且U1对p1的权限级别为READ，因此能正常查询。
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DeepSeek-R1 融合Dify工作流，搭建专属AI Agent应用
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ModelArts Studio
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发托管服务，践行大模型即服务MaaS（Model-as-a-Service）理念。 千万token免费领昇腾适配版DeepSeek-R1-Distill、V3、R1来袭，立即体验 ModelArts Studio控制台 文档 一图了解ModelArts Studio产品架构 一图了解ModelArts
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支持的模型列表
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https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct 14 deepseek-llm-67b √ x x x x https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-67b-chat 15
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DeepSeek模型基于ModelArts Lite Server适配MindIE推理部署指导
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DeepSeek模型基于ModelArts Lite Server适配MindIE推理部署指导 方案概述 准备权重 Lite Server部署推理服务 附录：rank_table_file.json文件 附录：config.json文件 父主题： DeepSeek系列模型推理
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场景介绍
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https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct 14 deepseek-llm-67b √ x x x https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-67b-chat 15
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场景介绍
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https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct 14 deepseek-llm-67b √ x x x https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-67b-chat 15
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资源和成本规划
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每月预估花费 虚拟私有云 VPC building-a-deepseek-Inference-system-demo VPC网段：172.16.0.0/16 1 0.00元 子网 Subnet building-a-deepseek-Inference-system-demo-subnet
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使用llm-compressor工具量化
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_moe/deepseek_moe_w8a8_int8.py中的代码： 1）若本地已有权重，请将MODEL_ID修改为权重路径； MODEL_ID = "deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct" 2）若量化Deepseek-V2-2
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使用llm-compressor工具量化
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moe/deepseek_moe_w8a8_int8.py中的代码： 1）如果本地已有权重，请将MODEL_ID修改为权重路径； MODEL_ID = "deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct" 2）如果量化Deepseek-V2-
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