标签：模型部署
DeepSeek官方推荐：R1要这样设置
DeepSeek官方针对其R1模型的最佳部署方案提出了四项核心建议。首要原则是避免使用系统提示词，所有指令应直接整合至用户提示词中，这与该模型的训练方式直接...
为了让DeepSeek-R1用起来更顺畅，火山引擎将TPM上调到了500万！全网首家
DeepSeek-R1模型在火山引擎平台上的部署与应用引发广泛关注。该平台凭借字节跳动的技术支撑，提供高达500万TPM（每分钟Token数）的初始限流配额，远超阿里云...
免费、不卡顿调用DeepSeek R1的终极教程（含API）
近期国内外AI应用呈现明显的技术迁移趋势，大量开发者将原有服务转向DeepSeek模型。该模型凭借卓越的性能表现和较低成本优势，正逐步取代部分OpenAI服务，尤...
完整的671B MoE DeepSeek R1怎么塞进本地化部署？详尽教程大放送！
李锡涵在其AIxiv专栏中分享了如何将DeepSeek R1 671B模型部署到本地环境的详细教程。DeepSeek R1因其出色的性能而广受欢迎，但本地部署可以提供更个性化的服...
吞吐量最高飙升20倍！豆包大模型团队开源RLHF框架，破解强化学习训练部署难题
字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出了一个名为HybridFlow（开源项目名：veRL）的灵活且高效的强化学习（RL）/RLHF框架。该框架采用混合编程模型，结合...
推理成本直降99%！百川智能「1+3」矩阵揭秘，两张4090玩转旗舰新模型
百川智能推出了“1+3”产品矩阵，旨在一站式解决大模型商业化的难题。该矩阵包括全链路优质通用训练数据、Baichuan4-Turbo和Baichuan4-Air两款模型，以及全链路...
