今天小編分享的科學經驗：火山引擎AI一體機DeepSeek版來了！開箱即用，小時級部署，還有大模型應用經驗加持，歡迎閱讀。
DeepSeek 火爆出圈，各大第三方緊趕慢趕紛紛接入，已經成為現象級議題。
但當話題最熱點過去，回歸到實際落地這個關鍵上，新的問題正在進入到一線從業者的視野之中——
怎樣才能簡單、高效用好 DeepSeek？
核心在于，對于企業用戶，尤其是更多來自傳統行業的企業而言，在自身業務中引入推理模型，不是簡簡單單接個 API 的事，要想用得好，還得結合本地數據、業務場景。
這也就意味着幾方面的困難，包括但不限于，算力基礎設施的建設和管理、支持大規模在線業務的性能優化以及數據的安全合規問題……
就在本周，DeepSeek 官方也開始圍繞 AI Infra，連續開源内部秘籍，對于模型從業者們自是喜大普奔，在產業結合層面卻有點 " 遠水解不了近渴 "。
好消息是，雲廠商們已經第一時間出手。
就在這個關口，火山引擎正式發布AI 一體機，推出更高性能優化、更全產品能力和更好安全防護的一站式解決方案，目标很明确：幫助用戶在大模型應用領網域，低門檻地實現創新技術探索和業務增長。
本次發布，還有專門的 DeepSeek 版本，支持 DeepSeek R1/V3 全系列模型，開箱即用，小時級就能完成部署。
DeepSeek 應用端到端解決方案
所謂 "AI 一體機 "，簡單來說，就是把人工智能所需的硬體和軟體 " 打包 " 在一個設備裡，讓用戶無需繁瑣的安裝、配置，就能直接使用的一種 "AI 專用終端 "。
以火山引擎 AI 一體機 -DeepSeek 版為例，通過支持 DeepSeek R1/V3 全系列模型，以及火山引擎自家 HiAgent 智能體平台、大模型防火牆和輕量模型訓練平台，實現了對模型部署、管理、推理、微調、蒸餾以及 AI 應用開發的全鏈路能力覆蓋。
△火山引擎 AI 一體機 -DeepSeek 版產品架構
具體來說，火山引擎 AI 一體機 -DeepSeek 版具備以下特點：
開箱即用，無需復雜配置，無需依賴外部環境，小時級就能完成部署，快速體驗完整服務。
輕量起步，采用輕量雲原生架構，僅需 1 台 GPU 伺服器即可部署，3 台節點即可實現高可用生產環境。
一站式體驗，集成主流開源模型、豆包大模型，涵蓋底層基礎設施、企業級模型服務平台（MaaS）、智能體開發（HiAgent），提供模型調用、部署、精調、測評、應用開發調優等全方位功能。
軟硬體協同，深度優化 DeepSeek 全系列模型，通過火山引擎自研通信庫 veCCL、推理引擎、算子優化及高性能 KV Cache 等全鏈路技術，核心推理性能提升 20% 以上。
安全高效，提供 100+ 行業應用模板和 100+ 适配插件，支持企業通過自身工作流自定義專屬 AI，同時集成大模型防火牆和 AI 網關，滿足安全與合規需求，打通從模型到應用的 " 最後一公裡 "。
分析其中技術組成，可以看到火山引擎 AI 一體機主要解決的是 3 個方面的問題。
首先，是基礎設施優化和平台運維。
傳統的軟硬體系統，軟體和硬體相對獨立，往往缺少軟硬體協同優化，因而影響系統運行效率。
另外，也經常會因為監控和運維系統不到位，導致系統經常出現各種不穩定的情況。
而火山引擎 AI 一體機基于 AI 雲原生基座，在基礎設施層面，提供了分布式緩存、集合通信優化、軟硬體協同的資源調度等能力。
在平台運維層面，則通過一鍵部署、水平擴容、平滑更新、監控告警等能力，為平台穩定運行提供保障。
其次，是推理模型的實際部署。
以 DeepSeek 為例，盡管是開源模型，但從模型本身到上線生產環境，實際還要面臨許多諸如優化、穩定保障、合規檢查的工程問題。
火山引擎 AI 一體機通過内置 DeepSeek 等開源模型，為模型提供優化的推理引擎、分布式緩存和高效的路由能力，能降低 Token 延時，最大化模型服務吞吐量。
同時也為推理服務提供授權、觀測、彈性和流量治理能力，保障推理服務可靠、高效、穩定運行。
最後，是模型迭代和 AI 應用開發。
無論是結合自身業務數據，精調基礎模型，還是根據業務需要，開發 AI 應用，都仍是需要大量技術投入的過程。
而很多行業用戶往往存在專業人才不足、開發效率低的問題。
火山引擎 AI 一體機從模型調用到應用開發的一站式工具集成，提供包括任務管理、低代碼開發、靈活集成方式和大模型安全等全方位輔助，可以說是有效降低了企業的應用門檻和開發成本。
大模型應用經驗加持
在 "DeepSeek" 這個熱點之外，值得關注的是，火山引擎此番推出 AI 一體機，不僅是給企業 " 擁抱 "DeepSeek 等開源模型鋪了條快速路，背後還有火山引擎在大模型應用開發和市場領網域積攢的經驗加持。
更高性能優化
展開更多細節來看，性能優化方面，不同于市場上大多數基于 INT8 精度的 DeepSeek 解決方案，火山 AI 一體機支持 DeepSeek 官方推薦的 FP8 精度。
同時還進行了基礎架構和推理引擎的優化。
比如，在大模型服務啟動方面，70B 模型啟動通過高性能緩存加載，模型加載速度相比本地盤提升 10 倍。推理服務采用按需加載，服務啟動時間提升 4 倍。
通過開源算子優化，如 flashattention v3 算子優化，可以在部分配置硬體上将主流模型吞吐量提升 10%。
高性能 KV Cache 緩存支持 Automatic Prefix Cache，能有效提升大模型長上下文記憶能力。火山引擎透露，在内部環境測試中得到了以下結果：
提升大模型長記憶力能力，50% Cache 場景下，吞吐量提高 1 倍以上；
multi-node 共享高性能 KV Cache 緩存，支持 GPU 節點無狀态快速擴縮。
針對單機多卡和多機多卡的模型推理和訓練場景，火山引擎還在 NCCL 的基礎上自研 veCCL 集合通訊庫。在多卡推理 TP 場景，能将核心推理指标提升 5%。
更全產品能力
產品能力方面，火山引擎 AI 一體機集成了火山方舟的同源能力，支持模型精調、推理、測評全方位功能和服務。
不僅能單機 8 卡部署滿血 DeepSeek 等開源模型，預置聯網搜索等 100+ 插件和海量行業應用模板，提供零代碼、低代碼的分鍾級 AI 應用構建。
算力方面，還全面兼容英偉達 GPU 及國產異構計算卡，滿足多樣化算力需求。在模型官方推薦精度下，無論是在推理還是訓練任務中，均能實現高效穩定的性能表現，兼顧模型精度和計算效率。
更好安全防護
内容合規和數據安全方面，火山引擎 AI 一體機引入了自研大模型應用防火牆。
在 DeepSeek R1/V3 上的測試結果顯示，接入大模型應用防火牆後，DeepSeek R1 的有害内容生成率從 9.1% 下降到了 0.91%；DeepSeek V3 的有害内容生成率從 17.3% 下降到了 2.7%。
大模型應用防火牆同樣能降低數據洩露風險，防御提示詞注入攻擊等安全威脅。在 DeepSeek R1/V3 上的測試結果顯示，接入大模型應用防火牆，針對 DeepSeek R1 的提示詞攻擊成功率從 76% 下降到 1%，針對 DeepSeek V3 的攻擊成功率從大于 24% 下降到小于 1%。
大模型應用防火牆還能使特定知識所涉及的模型幻覺現象減少 90% 以上。
當新技術突破激發的腎上腺素逐漸消退，DeepSeek 引發的讨論和思考，正在逐漸走向第二階段：
從跟風熱議，到更加務實的落地探索。
或許不似模型突破本身那樣有話題性，卻意味着大模型技術更深更長遠的影響已經被納入思考和實踐。
DeepSeek 這尾鲶魚攪動風雲，向全球大模型研發者們提出新的挑戰，與此同時，也正在激發行業更深的思索和技術融合。
誰能把握住機會？火山引擎已經率先邁步。
— 完 —
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