DeepSeek通过赋能诊疗、研发、管理全链条，已成为医疗行业智能化转型的核心驱动力。尽管面临数据安全与伦理挑战，但其在效率提升和成本优化方面的价值已获广泛验证。未来，随着技术成熟与政策完善，DeepSeek有望进一步渗透至基层医疗和慢性病管理等长尾场景，推动医疗资源普惠化。

购买服务器并部署AI模型是一个系统化的过程，需要根据具体需求选择合适的硬件、软件和部署方案。本文整理了在部署搭建大模型服务时需要考虑的一些注意事项，可作为个人和企业在实践过程中的参考使用。：使用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）监控系统日志。：是深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）还是传统机器学习模型？（如3090、4090）：性价比高，适合中

本文以腾讯云微搭平台为例，详细讲解如何使用低代码工具搭建基于 DeepSeek-R1 的智能体，并汇总了微信生态各平台的接入AI Agents功能的指导方式。

2025年，DeepSeek 作为一款高性能、低成本的开源大语言模型，将对多个行业带来深远影响。随着人工智能浪潮的涌起，大到国家的运势，小到个人的办公效率，无不受到不同程度的影响和改变，并且随着技术不断的成熟和落地，改变也会越来越快速、越来越强烈，未来已来！本文从冲击、机会和应对策略三个方面进行分析和解读！

本文将为大家一步一步详细介绍如何使用WPS深度集成DeepSeek的丰富功能，无需配置、无需付费，开箱即用，让办公效率提升。让我们一起来看看如何操作吧！

基于万相2.1 模型参数量较小和长序列带来的计算量较大的特征，结合集群计算性能和通信带宽，我们采用 FSDP 切分模型，并在 FSDP 外嵌套DP 提升多机拓展性，FSDP 和 DP 的通信均能够完全被计算掩盖。在推理过程中，我们也使用了量化方法，我们在部分层（qkvo projection和FFN）使用fp8 gemm，同时实现了FlashAttention3 INT8和FP8混合算子进行att

MLA、MoE、MTP 三者结合，使 DeepSeek 既具备超⼤模型容量（因 MoE 稀疏扩张）和⾼训练效率（因 MLA、MTP ），⼜能在⻓序列或复杂推理中保持性能不衰减。不过趁着DeepSeek这个热度，不同的厂商有着不同的考量：有人卷模型上架，算力适配，主卖铲子；这套全栈式创新为 DeepSeek‐R1、V3 等系列模型的成功提供了坚实⽀撑，使其在与 GPT-4 等巨型闭源模型的竞争中，依

基于万相2.1 模型参数量较小和长序列带来的计算量较大的特征，结合集群计算性能和通信带宽，我们采用 FSDP 切分模型，并在 FSDP 外嵌套DP 提升多机拓展性，FSDP 和 DP 的通信均能够完全被计算掩盖。在推理过程中，我们也使用了量化方法，我们在部分层（qkvo projection和FFN）使用fp8 gemm，同时实现了FlashAttention3 INT8和FP8混合算子进行att

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LLM）已成为银行业数字化转型的核心驱动力。作为高性能开源大模型的代表，DeepSeek 凭借其低成本、高推理效率及跨场景适配能力，正加速渗透至银行核心业务场景。据不完全统计，截至 2025 年 3 月，已有包括国有大行、股份制银行及城商行在内的 20 余家银行完成 DeepSeek 本地化部署，覆盖精准营销、智能风控、客户服务、投资决策等领域，推动银行业务

关于671B转译和量化过程中智商降低多少的问题，是一个开放性问题，转译和量化一定是跟原版的智商是有区别的，智商下降多少，取决于技术团队转译和量化时的取舍和操作，比如同样做Q4量化，一个大牛和一个菜鸟两个人量化出来的671B模型智商肯定差异很大，所以说转译满血版一定比量化满血版智商高，这个认知是错误的。第二选择是转换为BF16精度，用支持该精度的GPU来推理，精度几乎无损，但系统开销会增大，推理效率