![企业通过watsonx.ai 采用DeepSeek R1 蒸馏模型,可增强安全、治理和规模化部署能力](https://ai-watch.jp/wp-content/uploads/2025/02/DD285_Social_Watsonx_Suite_Final_watsonx_1920x1080__1-SWNVSf.jpeg)
作者: IBM watsonx.ai 产品主管Maryam Ashoori; IBM AI平台(watsonx.ai 和 watsonx.governance)产品管理副总裁Armand Ruiz; IBM watsonx.ai 产品经理Nisarg Patel
北京2025年2月11日 /美通社/ — IBM日前宣布,DeepSeek-R1 的 Llama 3.1 8B 和 Llama 3.3 70b 蒸馏版本现已在 IBM 的企业级 AI 开发平台 watsonx.ai 上提供。
DeepSeek-R1到底是啥?
DeepSeek-R1 是中国人工智能(AI)初创公司 DeepSeek 的推理大语言模型(LLM),是世界上最强大的开源模型之一,甚至可以与 OpenAI 的 o1 相媲美。DeepSeek-R1 在 MIT 许可证下发布,主要是通过在基础模型 DeepSeek-V3 上直接使用强化学习 (RL) 开发的,这是微调 LLM 的一项重大创新。
DeepSeek 还使用了一种称为知识蒸馏的技术,使用较大的 R1 模型生成的数据来微调多个 Llama 和 Qwen 模型。用户可以通过两种方式在 watsonx.ai 上访问 DeepSeek 蒸馏模型:
- IBM 通过 “按需部署目录“在 watsonx.ai 中提供两种 Llama 蒸馏变体,允许用户部署专用实例进行安全推理。
- 用户还可以使用自定义基础模型导入功能导入 DeepSeek-R1 模型的其他变体,如 Qwen 蒸馏模型。
DeepSeek-R1 支持哪些类型的用例?
DeepSeek-R1 是一种先进的 AI 模型,以其卓越的推理能力而著称,支持各行各业的广泛应用:
- 规划:DeepSeek-R1 专注于思维逻辑链,能够执行需要逐步推理的任务,因此非常适合为智能体(代理)应用程序提供支持。
- 编码: DeepSeek-R1擅长编码任务,提供代码生成、调试辅助和优化建议。
- 数学问题解决: 该模型强大的推理能力使其善于解决复杂的数学问题,这对学术研究、工程和科学计算大有裨益。
开发人员可在 IBM watsonx.ai 中使用 DeepSeek-R1 等已部署的模型和解决方案功能构建人工智能解决方案:
- 以易于理解的格式和用户界面测试和评估模型输出
- 通过连接各种向量数据库和嵌入模型来构建 RAG 管道
- 与 LangChain、CrewAI 等流行框架和连接器协同工作
为何要在 watsonx.ai 上使用DeepSeek蒸馏模型?
IBM watsonx.ai 使客户能够定制实施 DeepSeek-R1 等开源模型,从部署环境的完全灵活性到智能体(代理)开发、微调、RAG、提示工程和与企业应用程序集成的直观工作流,用户可以利用watsonx.ai的内置护栏来保护他们的应用程序。
当然,数据安全和AI治理是客户最关心的问题。除防护栏外,在 watsonx.ai 上部署时,这些模型将成为专用实例,这意味着除平台外,不会在其他任何地方共享数据。此外,与 IBM watsonx.governance这一功能强大的治理、风险和合规性(GRC)工具包的无缝集成,可确保客户的AI在整个AI生命周期内都是负责任、透明和可解释的。
开始在 IBM watsonx.ai 上使用 DeepSeek
支持 DeepSeek-R1 的蒸馏变体是 IBM 致力于AI开源创新的一部分。DeepSeek Llama 的两个蒸馏模型都以纳入 IBM watsonx.ai 上按需部署目录,能够在专用 GPU 上按小时部署。
如何从watsonx资源中心按需部署R1模型
从资源中心按需部署基础模型,请完成以下步骤:
- 从导航菜单打开资源中心。
- 从 “按小时付费 “部分,找到要按需部署的 DeepSeek 模型。
- 从模型详细信息页面,单击 “Deploy(部署)”。
- 从基础模型磁贴中单击 “Deploy(部署)”,然后选择要部署基础模型的部署空间。
- 单击”Create(创建)“。
- 通过 Prompt Lab 或 API/SDK 开始使用模型。
IBM watsonx.ai 在这里会用斜体显示模型的思维过程,而最终输出则用非斜体显示。正如你所见,只需一个简单的提示,模型就能推理并规划出响应中需要包含的各个部分。
如何通过 REST API 在 watsonx 上部署 R1 模型
或者, 您也可以使用 REST API 来部署模型
当然,您必须将 bearer token 和 space-id 等信息替换为相应的凭证。模型部署完成后,您可以从 Prompt Lab 或 watsonx.ai API 提示基础模型。
通过让用户访问 watsonx.ai 上同类最优的开源模型(包括第三方模型和 IBM Granite),我们以期能够塑造协作和知识共享的文化。
即刻试用watsonx.ai™中的DeepSeek-R1精馏模型 → 了解更多
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