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不到10行代码、小时级完成适配，还有原始权重一站直达
DeepSeek V3 的新版本模型 DeepSeek-V3-0324 借鉴 DeepSeek-R1 中的强化学习技术，参数量只增加至 685B，推理能力却大幅提升，在数学、代码类任务上超过GPT-4.5！相较于第一代 V3，基准测试的准确率最高提升了近20%。新版本V3 还具有更强的中文写作和搜索能力。新模型采用 MIT License，允许用户利用模型输出、通过模型蒸馏等方式训练其他模型。Mi
近日，基于昇思 MindSpore AI 框架+vLLM的DeepSeek-V3-0324 模型完成适配并上线魔乐社区。
想要在香橙派上快速部署 DeepSeek模型？魔乐社区联合华为昇腾和香橙派，已为你准备好了“一键资源包” -- AI PC专区，帮助开发者快速上手端侧模型推理
在进行DeepSeek昇腾部署时，你是否遇到了问题？本文汇总了常见问题，助你快速定位并迅速部署DeepSeek。
DeepSeek模型量化的最佳实践
今天，我们为大家带来本地部署的R1模型Prompt优化实践，涵盖优化成果、推理过程解析以及官方使用建议，优化后回答效果从效果丰富度、想象力、稳定性三块均有大幅提升。
为了更好提升推理性能，让企业使用DeepSeek模型服务更高效，社区还提供了DeepSeek INT8量化模型，欢迎开发者从魔乐社区获取使用。
量化技术就像神奇的魔法，一边稳稳保住DeepSeek 模型的高精度，一边还能把模型的计算效率和资源占用问题轻松搞定。这样一来，模型在实际应用中就能表现得更加出色，开发者和企业也能享受到更加灵活高效的部署方式。
