DeepSeek R1: کیٹلاگ میں اندراج
تصدیق شدہ8 حوالہ جاتی روابط
اصل انگریزی متن

DeepSeek
随着AI发展,企业和开发者希望快速应用AI模型。本文介绍在阿里云PAI Model Gallery上零代码一键部署DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型的方法,包括准备工作、部署步骤、调用方式等。这种方式简化流程、提高效率、降低成本,助力AI能力落地。
XTX, <a href="https://redirect.github.com/vllm-project/vllm/issues/59774">#59774</a>); and gfx1250 enablement for gpt-oss-120b, DeepSeek-R1, DeepSeek-V4-Flash and MiniMax-M3 (<a href="https://redirect.github.com/vllm-project/vllm/issues/58800">#58800</a>).</li>
Instruct-Turbo`, `openai/gpt-oss-120b-Turbo`, `google/gemma-4-31B-it-Ultra`, `mattshumer/Reflection-Llama-3.1-70B`, `NovaSky-AI/Sky-T1-32B-Preview`, `deepseek-ai/DeepSeek-R1`, `Qwen/Qwen2-7B-Instruct`, `Qwen/QwQ-32B`, `google/gemma-2-9b-it`, `google/gemma-4-31B-it-turbo`, `Qwen/Qwen3.5-0.8B`, `deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324-Turbo`, `openbmb/MiniCPM-Llama3-V-2_5`, `microsoft/phi-4`, `inclusionAI/Ling-3.0-flash-VL`, `Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking`, `MiniMaxAI/MiniMax-M2.7-Turbo`, `deepseek-ai
Tuned configs for DeepSeek-R1 MLA-absorb bmms (B=128). Previously fell back to DEFAULT (untuned): 5.5x slower at decode M~1536 . Lets the BF16 MLA-absorb path run
with all of its KV remote and MLA (DeepSeek-R1 shape) 1.43x, which is why allocation and placement keep pages local. Partitioned attention rejects FlashMLA, beam
object="chat.completion.chunk", choices=[Choice(index=0, delta=delta)], ) for delta in [*reasoning_deltas, ChoiceDelta(content="answer")] ] events = await _collect_handler_events(*chunks, model="deepseek-r1") completed_event = next(event for event in events if event.type == "response.completed") reasoning_item = completed_event.response.output[0] assert isinstance(reasoning_item, ResponseReasoningItem) assert reasoning_item.summary[0].text == "summary" assert reasoning_item.content assert [part.text for part in reasoning_item.content] == ["raw"] assert "_chat_completions_reasoning_field" not in cast(Any, reasoning_item).provider_data replayed_messages = Converter.items_to_messages( [item.model_dump() for item in completed_event.response.output], model="deepseek-r1", ) assert len
کوڈ میں یہ حوالہ زیرِ استعمال ماڈل شناخت کنندہ کی تصدیق نہیں کرتا۔
DeepSeek R1، DeepSeek کا ماڈل ہے جس کے ویٹس کھلے طور پر دستیاب ہیں، جسے 2025-01-20 کو جاری کیا گیا۔ کانٹیکسٹ ونڈو 64,000 ٹوکن ہے۔
کانٹیکسٹ ونڈو 64,000 ٹوکن ہے۔
جی ہاں۔ DeepSeek نے ویٹس شائع کیے ہیں۔
2025-01-20 کو۔