主要观点总结
本文介绍了DeepSeek系列模型在全球范围内的卓越表现，及其与PAI平台的集成。文章详细描述了DeepSeek-V3和DeepSeek-R1系列模型的技术特点，以及如何通过PAI Model Gallery一键部署这些模型。此外，文章还介绍了Model Gallery的简介，以及如何访问和使用PAI Model Gallery来部署和使用DeepSeek系列模型。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek系列模型的卓越性能
DeepSeek系列模型在全球范围内备受瞩目，多次评测中表现优异，性能接近或超越国际顶尖闭源模型，如OpenAI的GPT-4等。
关键观点2: DeepSeek-V3和DeepSeek-R1的技术特点
DeepSeek-V3是基于MoE大语言模型的升级版，采用了MLA和DeepSeekMoE架构，并引入了无需辅助损失的负载均衡策略。DeepSeek-R1则通过后训练阶段的强化学习技术显著提升了模型的推理能力，其性能与OpenAI的o1正式版相当。
关键观点3: PAI Model Gallery的一键部署功能
PAI Model Gallery是阿里云人工智能平台PAI的产品组件，集成了国内外AI开源社区中优质的预训练模型。用户可以一键部署DeepSeek系列模型以及其他模型，实现从训练到部署再到推理的全过程。
关键观点4: 如何访问和使用PAI Model Gallery
用户可以通过PAI控制台访问PAI Model Gallery，选择需要部署的模型，如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型。部署方式可以选择vLLM加速部署或BladeLLM（阿里云PAI自研高性能推理框架）加速部署。部署成功后，用户可以在服务页面查看调用的Endpoint和Token，按照调用方式说明使用推理服务。
文章预览
阿里妹导读 DeepSeek 系列模型以其卓越性能在全球范围内备受瞩目，多次评测中表现优异，性能接近甚至超越国际顶尖闭源模型（如OpenAI的GPT-4、Claude-3.5-Sonnet等）。企业用户和开发者可使用 PAI 平台一键部署 DeepSeek 系列模型，实现 DeepSeek 系列模型与现有业务的高效融合。 一、DeepSeek-V3、R1 系列模型 DeepSeek-V3 是 DeepSeek 发布的 MoE（Mixture-of-Experts）大语言模型，总参数量为671B，每个 token 激活的参数量为37B。为了实现高效的推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3 采用了 MLA（Multi-head Latent Attention）和 DeepSeekMoE 架构。 此外，DeepSeek-V3 首次引入了一种无需辅助损失的负载均衡策略，并设定了多 token 预测的训练目标，以提升性能。DeepSeek-V3 在14.8万亿个多样且高质量的 token 上对模型进行了预训练，随后通过监督微调（SFT）和强化学习来充分发挥其潜力。 DeepSeek-R1
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