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天翼云CPU实例部署DeepSeek-R1模型最佳实践
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原文中文，约7200字，阅读约需18分钟。
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内容提要
本文介绍了如何在天翼云上使用英特尔至强处理器部署DeepSeek-R1模型，强调CPU在AI推理中的优势。用户可通过一键部署在纯CPU环境下高效运行大模型，满足医疗和金融等行业需求。测试结果显示，CPU系统灵活应对不同规模模型，提供低成本解决方案。
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关键要点
- 本文介绍了如何在天翼云上使用英特尔至强处理器部署DeepSeek-R1模型。
- 强调CPU在AI推理中的优势，用户可通过一键部署在纯CPU环境下高效运行大模型。
- 大模型因参数规模庞大、结构复杂，通常需要强大的计算资源支持推理过程。
- 医疗、金融、零售等行业对DeepSeek大模型的推理算力需求呈现爆发式增长。
- CPU适用于大模型推理场景，如内存需求超过单块GPU显存、应用请求量小、GPU资源紧缺等。
- 天翼云提供一键部署的云主机镜像，内置DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型及相关推理框架。
- 推理服务在云主机开通后5分钟内自动启动，无需用户额外操作。
- 基于英特尔AMX加速能力，DeepSeek 7B蒸馏模型推理速度超越9token/s。
- DeepSeek R1 671B满血版模型在单实例单socket部署下可达到平均9.7～10 token/s的吞吐量。
- 英特尔至强CPU支持T级超大内存，适合DeepSeek R1 671B模型的运行。
- DeepSeek R1模型采用MOE结构，降低推理过程中的算力要求，适合在CPU系统上运行。
- 总结指出CPU系统在DeepSeek大模型推理上的可行性和性能表现，提供低成本解决方案。
- 英特尔至强处理器在AI推理领域的技术革新，支持多种AI加速指令，提升算力。
- 英特尔提供完善的AI软件生态，支持主流开源框架，简化AI应用开发与部署。
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