作者： IBM watsonx.ai 產(chǎn)品主管Maryam Ashoori; IBM AI平臺（watsonx.ai 和 watsonx.governance）產(chǎn)品管理副總裁Armand Ruiz; IBM watsonx.ai 產(chǎn)品經(jīng)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 蒸餾版本現(xiàn)已在 IBM 的企業(yè)級 AI 開發(fā)平臺 watsonx.ai 上提供。

IBM在watsonx.ai 上提供DeepSeek R1 蒸餾模型，增強企業(yè)規(guī)?；疉I應(yīng)用及其安全與治理能力

DeepSeek-R1到底是啥？

DeepSeek-R1 是中國人工智能（AI）初創(chuàng)公司 DeepSeek 的推理大語言模型（LLM），是世界上最強大的開源模型之一，甚至可以與 OpenAI 的 o1 相媲美。DeepSeek-R1 在 MIT 許可證下發(fā)布，主要是通過在基礎(chǔ)模型 DeepSeek-V3 上直接使用強化學(xué)習(xí) （RL） 開發(fā)的，這是微調(diào) LLM 的一項重大創(chuàng)新。

DeepSeek 還使用了一種稱為知識蒸餾的技術(shù)，使用較大的 R1 模型生成的數(shù)據(jù)來微調(diào)多個 Llama 和 Qwen 模型。用戶可以通過兩種方式在 watsonx.ai 上訪問 DeepSeek 蒸餾模型：

• IBM 通過 "按需部署目錄"在 watsonx.ai 中提供兩種 Llama 蒸餾變體，允許用戶部署專用實例進行安全推理。
• 用戶還可以使用自定義基礎(chǔ)模型導(dǎo)入功能導(dǎo)入 DeepSeek-R1 模型的其他變體，如 Qwen 蒸餾模型。

DeepSeek-R1 支持哪些類型的用例？

DeepSeek-R1 是一種先進的 AI 模型，以其卓越的推理能力而著稱，支持各行各業(yè)的廣泛應(yīng)用：

• 規(guī)劃：DeepSeek-R1 專注于思維邏輯鏈，能夠執(zhí)行需要逐步推理的任務(wù)，因此非常適合為智能體（代理）應(yīng)用程序提供支持。
• 編碼： DeepSeek-R1擅長編碼任務(wù)，提供代碼生成、調(diào)試輔助和優(yōu)化建議。
• 數(shù)學(xué)問題解決： 該模型強大的推理能力使其善于解決復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題，這對學(xué)術(shù)研究、工程和科學(xué)計算大有裨益。

開發(fā)人員可在 IBM watsonx.ai 中使用 DeepSeek-R1 等已部署的模型和解決方案功能構(gòu)建人工智能解決方案：

• 以易于理解的格式和用戶界面測試和評估模型輸出
• 通過連接各種向量數(shù)據(jù)庫和嵌入模型來構(gòu)建 RAG 管道
• 與 LangChain、CrewAI 等流行框架和連接器協(xié)同工作

為何要在 watsonx.ai 上使用DeepSeek蒸餾模型？

IBM watsonx.ai 使客戶能夠定制實施 DeepSeek-R1 等開源模型，從部署環(huán)境的完全靈活性到智能體（代理）開發(fā)、微調(diào)、RAG、提示工程和與企業(yè)應(yīng)用程序集成的直觀工作流，用戶可以利用watsonx.ai的內(nèi)置護欄來保護他們的應(yīng)用程序。

當(dāng)然，數(shù)據(jù)安全和AI治理是客戶最關(guān)心的問題。除防護欄外，在 watsonx.ai 上部署時，這些模型將成為專用實例，這意味著除平臺外，不會在其他任何地方共享數(shù)據(jù)。此外，與 IBM watsonx.governance這一功能強大的治理、風(fēng)險和合規(guī)性（GRC）工具包的無縫集成，可確?？蛻舻腁I在整個AI生命周期內(nèi)都是負(fù)責(zé)任、透明和可解釋的。

開始在 IBM watsonx.ai 上使用 DeepSeek

支持 DeepSeek-R1 的蒸餾變體是 IBM 致力于AI開源創(chuàng)新的一部分。DeepSeek Llama 的兩個蒸餾模型都以納入 IBM watsonx.ai 上按需部署目錄，能夠在專用 GPU 上按小時部署。

如何從watsonx資源中心按需部署R1模型

從資源中心按需部署基礎(chǔ)模型，請完成以下步驟：

1. 從導(dǎo)航菜單打開資源中心。
2. 從 "按小時付費 "部分，找到要按需部署的 DeepSeek 模型。
3. 從模型詳細(xì)信息頁面，單擊 "Deploy(部署)"。
4. 從基礎(chǔ)模型磁貼中單擊 "Deploy(部署)"，然后選擇要部署基礎(chǔ)模型的部署空間。
5. 單擊"Create(創(chuàng)建)"。
6. 通過 Prompt Lab 或 API/SDK 開始使用模型。

IBM watsonx.ai 在這里會用斜體顯示模型的思維過程，而最終輸出則用非斜體顯示。正如你所見，只需一個簡單的提示，模型就能推理并規(guī)劃出響應(yīng)中需要包含的各個部分。

如何通過 REST API 在 watsonx 上部署 R1 模型

或者， 您也可以使用 REST API 來部署模型

當(dāng)然，您必須將 bearer token 和 space-id 等信息替換為相應(yīng)的憑證。模型部署完成后，您可以從 Prompt Lab 或 watsonx.ai API 提示基礎(chǔ)模型。

通過讓用戶訪問 watsonx.ai 上同類最優(yōu)的開源模型（包括第三方模型和 IBM Granite），我們以期能夠塑造協(xié)作和知識共享的文化。

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