華為近日宣布，其DeepSeek系列中的DeepSeek-R1、DeepSeek-V3、DeepSeek-V2以及Janus-Pro四款模型已正式入駐昇騰社區(qū)。這一舉措意味著用戶現(xiàn)在可以一鍵獲取這些先進的模型，并在昇騰硬件平臺上實現(xiàn)開箱即用的便捷體驗。
據(jù)悉，DeepSeek-V3模型的首個版本于去年成功上線并同步開源。作為一款自研的MoE模型，它擁有高達671B的參數(shù)，并在14.8T的token數(shù)據(jù)上進行了預訓練，其中37B參數(shù)被激活。這一強大的模型在多項評測中展現(xiàn)出了卓越的性能，超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他知名的開源模型。
更DeepSeek-V3在性能上與世界頂尖的閉源模型，如GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet，也毫不遜色。這一表現(xiàn)無疑為DeepSeek系列模型贏得了廣泛的關注和贊譽。
為了幫助用戶更好地在昇騰社區(qū)獲取和使用DeepSeek-V3模型，以下將詳細介紹其操作步驟：
首先，用戶需要滿足一定的硬件要求。為了成功部署DeepSeek-V3模型，建議配置4臺Atlas 800I A2（8*64G）服務器資源。
接下來是模型調用的實踐環(huán)節(jié)。用戶需要進行權重轉換，這一步驟根據(jù)所使用的硬件（GPU或NPU）而有所不同。然后，用戶需要在昇騰社區(qū)的開發(fā)資源中下載適配DeepSeek-V3的鏡像包，具體為mindie:1.0.T71-800I-A2-py311-ubuntu22.04-arm64。下載完成后，使用docker images命令確認查找具體鏡像名稱與標簽。
最后，進行服務化測試。用戶需要配置服務化環(huán)境變量，并啟用內存池擴展段功能（即虛擬內存特性）。然后修改服務化參數(shù)并拉起服務化。當控制臺顯示“Daemon start success!”時，即表示服務已成功啟動。
