北京大学出的第四份 DeepSeek 教程来了！（PDF可下载）

那么，为什么要进行私有化部署呢？ 这份 PDF 提到了几个重要的原因：

• 数据安全和隐私
  对于企业或个人而言，将敏感数据交给第三方云服务可能存在一定的风险。私有化部署可以将数据完全掌控在自己手中。
  
  
• 定制化需求
  不同的应用场景可能需要不同类型的模型。DeepSeek 提供了各种版本，包括“满血版”（功能最全）以及各种“蒸馏版”和“量化版”（功能有所简化但更轻量级），还有针对特定行业和任务的专业模型. 私有化部署可以让您根据自己的需求选择最合适的版本。
  
  
• 成本效益
  长期来看，特别是对于需要频繁使用大模型的场景，私有化部署可能会比持续使用云服务更经济。
  
  
• 性能和稳定性
  在本地运行模型可以减少对网络连接的依赖，提高响应速度和稳定性。

这份文档主要介绍了以下几个方面的内容，帮助不同类型的用户进行 DeepSeek 的私有化部署：

1. DeepSeek 模型的基础知识
   介绍了什么是人工智能大模型，DeepSeek 模型的不同系列（例如 V2、V3 和 R1）及其特点和适用场景。 DeepSeek R1 是一个侧重于复杂推理的模型，而 V2 和 V3 更偏向于生成任务 。 PDF 还解释了“蒸馏”和“量化”等技术，这些技术可以让更小的模型也能具备一定的能力。
   
   
2. 个人电脑上的部署
   针对普通用户，PDF 介绍了如何在自己的电脑上安装和体验 DeepSeek 的简化版本（蒸馏版）。它评估了所需的硬件要求，并推荐使用 Ollama 命令行工具 来高效地部署模型。为了提升用户体验，还介绍了 Open WebUI 和 Chatbox 等前端界面工具 的配置和使用方法。 Ollama 就像一个便捷的工具箱，可以帮助您轻松下载和运行大模型。
   
   
3. 企业级的专业部署
   对于有更高要求的企业用户，PDF 探讨了如何将 DeepSeek 的各种版本部署在专业的推理服务器上。它介绍 了 基于 Transformers 和 vLLM 的高性能部署方案 ，并分享了真实的企业案例和经验。 vLLM 是一个可以显著提升大模型推理速度的框架。
   
   
4. 低成本部署方案
   针对计算资源有限的场景，PDF 专门介绍了 Unsloth R1 动态量化部署 的三种实现路径，包括基于 llama.cpp、KTransformers 以及 Ollama 框架的动态量化部署. 这些方案旨在降低部署成本，但可能会牺牲一定的推理速度和准确性. llama.cpp 是一个可以用 C++ 编写的库，可以在 CPU 上运行大型模型 . KTransformers 是一种利用 CPU 和 GPU 混合推理的技术。
   
   
5. DeepSeek 一体机