DeepSeek-R1到底是啥？

DeepSeek-R1是中國(guó)人工智能（AI）初創(chuàng)公司DeepSeek的推理大語(yǔ)言模型（LLM），是世界上最強(qiáng)大的開源模型之一，甚至可以與OpenAI的o1相媲美。DeepSeek-R1在MIT許可證下發(fā)布，主要是通過在基礎(chǔ)模型DeepSeek-V3上直接使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）開發(fā)的，這是微調(diào)LLM的一項(xiàng)重大創(chuàng)新。

DeepSeek還使用了一種稱為知識(shí)蒸餾的技術(shù)，使用較大的R1模型生成的數(shù)據(jù)來微調(diào)多個(gè)Llama和Qwen模型。用戶可以通過兩種方式在watsonx.ai上訪問DeepSeek蒸餾模型：

IBM通過”按需部署目錄”在watsonx.ai中提供兩種Llama蒸餾變體，允許用戶部署專用實(shí)例進(jìn)行安全推理。

用戶還可以使用自定義基礎(chǔ)模型導(dǎo)入功能導(dǎo)入DeepSeek-R1模型的其他變體，如Qwen蒸餾模型。

DeepSeek-R1支持哪些類型的用例？

DeepSeek-R1是一種先進(jìn)的AI模型，以其卓越的推理能力而著稱，支持各行各業(yè)的廣泛應(yīng)用：

規(guī)劃：DeepSeek-R1專注于思維邏輯鏈，能夠執(zhí)行需要逐步推理的任務(wù)，因此非常適合為智能體（代理）應(yīng)用程序提供支持。

編碼：DeepSeek-R1擅長(zhǎng)編碼任務(wù)，提供代碼生成、調(diào)試輔助和優(yōu)化建議。

數(shù)學(xué)問題解決：該模型強(qiáng)大的推理能力使其善于解決復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題，這對(duì)學(xué)術(shù)研究、工程和科學(xué)計(jì)算大有裨益。

開發(fā)人員可在IBMwatsonx.ai中使用DeepSeek-R1等已部署的模型和解決方案功能構(gòu)建人工智能解決方案：

以易于理解的格式和用戶界面測(cè)試和評(píng)估模型輸出

通過連接各種向量數(shù)據(jù)庫(kù)和嵌入模型來構(gòu)建RAG管道

與LangChain、CrewAI等流行框架和連接器協(xié)同工作

為何要在watsonx.ai上使用DeepSeek蒸餾模型？

IBMwatsonx.ai使客戶能夠定制實(shí)施DeepSeek-R1等開源模型，從部署環(huán)境的完全靈活性到智能體（代理）開發(fā)、微調(diào)、RAG、提示工程和與企業(yè)應(yīng)用程序集成的直觀工作流，用戶可以利用watsonx.ai的內(nèi)置護(hù)欄來保護(hù)他們的應(yīng)用程序。

當(dāng)然，數(shù)據(jù)安全和AI治理是客戶最關(guān)心的問題。除防護(hù)欄外，在watsonx.ai上部署時(shí)，這些模型將成為專用實(shí)例，這意味著除平臺(tái)外，不會(huì)在其他任何地方共享數(shù)據(jù)。此外，與IBM watsonx.governance這一功能強(qiáng)大的治理、風(fēng)險(xiǎn)和合規(guī)性（GRC）工具包的無(wú)縫集成，可確?？蛻舻腁I在整個(gè)AI生命周期內(nèi)都是負(fù)責(zé)任、透明和可解釋的。

開始在IBM watsonx.ai上使用DeepSeek

支持DeepSeek-R1的蒸餾變體是IBM致力于AI開源創(chuàng)新的一部分。DeepSeek Llama的兩個(gè)蒸餾模型都以納入IBM watsonx.ai上按需部署目錄，能夠在專用GPU上按小時(shí)部署。

如何從watsonx資源中心按需部署R1模型

從資源中心按需部署基礎(chǔ)模型，請(qǐng)完成以下步驟：

從導(dǎo)航菜單打開資源中心。

從”按小時(shí)付費(fèi)”部分，找到要按需部署的DeepSeek模型。

從模型詳細(xì)信息頁(yè)面，單擊”Deploy（部署）”。

從基礎(chǔ)模型磁貼中單擊”Deploy（部署）”，然后選擇要部署基礎(chǔ)模型的部署空間。

單擊”Create（創(chuàng)建）”。

通過PromptLab或API/SDK開始使用模型。

IBM watsonx.ai在這里會(huì)用斜體顯示模型的思維過程，而最終輸出則用非斜體顯示。正如你所見，只需一個(gè)簡(jiǎn)單的提示，模型就能推理并規(guī)劃出響應(yīng)中需要包含的各個(gè)部分。

如何通過RESTAPI在watsonx上部署R1模型

或者，您也可以使用RESTAPI來部署模型

當(dāng)然，您必須將bearertoken和space-id等信息替換為相應(yīng)的憑證。模型部署完成后，您可以從PromptLab或watsonx.aiAPI提示基礎(chǔ)模型。

通過讓用戶訪問watsonx.ai上同類最優(yōu)的開源模型（包括第三方模型和IBMGranite），我們以期能夠塑造協(xié)作和知識(shí)共享的文化。

lixiangjing

算力豹主編