在人工智能训练过程中，模型能力的跃迁往往并非线性提升，而是伴随着潜移默化的积累与突现的顿悟。本文以小模型为例，尝试通过强化学习探索 DeepSeek R1 中“顿悟现象”的再现与分析，揭示智能系统从量变到质变的过程。

本文档将详细阐述基于物理机服务的 Deepseek-R1-671b 多机部署方案，基于 4 台 8 卡昇腾 910B GPU 物理机和 2 台 8 卡昇腾 910B GPU 物理机进行最佳实践，内容涵盖环境准备、服务启动与故障处理三个方面。

在人工智能训练过程中，模型能力的跃迁往往并非线性提升，而是伴随着潜移默化的积累与突现的顿悟。本文以小模型为例，尝试通过强化学习探索 DeepSeek R1 中“顿悟现象”的再现与分析，揭示智能系统从量变到质变的过程。

本文档将详细阐述基于物理机服务的 Deepseek-R1-671b 多机部署方案，基于 4 台 8 卡昇腾 910B GPU 物理机和 2 台 8 卡昇腾 910B GPU 物理机进行最佳实践，内容涵盖环境准备、服务启动与故障处理三个方面。