deepseek训练服务（deepface训练）

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

• 1、deepseek的核心供应商
• 2、火山引擎deepseek怎么使用
• 3、deepseek为什么训练成本低

deepseek的核心供应商

航锦科技旗下超擎数智为DeepSeek供应光模块和交换机。拓尔思与DeepSeek有联合开发项目的合作。科大讯飞和金山办公则在各自领域与DeepSeek进行deepseek训练服务了技术集成与合作。这些公司通过与DeepSeek的合作与投资，在人工智能领域开展deepseek训练服务了广泛的业务布局和技术研发。请注意，以上信息可能随时间发生变化，请以官方公告为准。

deepseek的算力供应商主要包括浪潮信息、中科曙光等公司。浪潮信息作为国内服务器领域的龙头企业，为deepseek提供了AI服务器集群及英伟达H800芯片与自研的AIStation管理平台。这些设备为deepseek的运行提供了强大的算力基础设施支持，使得deepseek能够在短时间内完成大规模模型的训练。

此外，每日互动也为deepseek提供了数据集和实时互动技术支持，增强了模型的交互性和数据处理能力。这些企业共同构成了deepseek强大的算力生态体系，为其在ai领域的快速发展奠定了坚实基础。

DeepSeek主要参股的上市公司包括华胜天成和彩讯股份。华胜天成通过其全资子公司Automagic Partners Limited对DeepSeek进行了战略投资，投资额约9亿元人民币，完成后间接持有DeepSeek约0233%的股权。这次投资是华胜天成布局AI核心赛道的重要举措，旨在结合双方的技术优势，推动AI商业化应用。

DeepSeek的算力供应商主要包括浪潮信息、中科曙光等。浪潮信息作为DeepSeek的算力供应商，提供了关键的AI服务器集群以及配套的管理平台，这些设备在北京亦庄智算中心发挥着重要作用，支撑模型的训练。此外，中科曙光承建了DeepSeek杭州训练中心的液冷系统，这也是算力供应的重要一环，保障了训练环境的高效稳定。

火山引擎deepseek怎么使用

火山引擎DeepSeek的使用主要包括数据接入、模型训练、向量检索和在线服务四个步骤。数据接入：你需要将你的数据接入到DeepSeek中。这些数据可以是文本、图片或者其他类型的数据，具体取决于你想要进行向量检索的内容。DeepSeek提供了灵活的数据接入方式，可以方便地处理各种数据来源。

豆包本身目前没有直接接入DeepSeek，但用户可通过火山引擎等平台操作，实现豆包与DeepSeek的联动使用。具体步骤如下：先通过火山引擎服务开通并创建DeepSeek模型，然后在豆包中选择“我的智能体”，即可看到刚创建的与DeepSeek联动的智能体。这样，用户就可以在豆包APP中利用DeepSeek的功能了。

除了DeepSeek，还有多款好用的AI工具可供选择。如果你正在寻找一个支持多种功能创作的AI平台，68爱写是一个不错的选择。它支持一键生成专业的论文大纲，并且能自动降低查重率。此外，该平台还集成了国内顶级的搜索资源，并支持多模态处理和代码调试。

另一种方式是通过接入API来使用DeepSeek。具体步骤如下：选择一个支持DeepSeek模型接入的第三方平台，如硅基流动平台或火山引擎，并注册账号。在平台上生成API密钥，并复制该密钥。安装支持接入DeepSeek的AI外壳应用，如Chatbox。

deepseek为什么训练成本低

DeepSeek训练成本低的原因主要有六个方面：模型架构优化、数据利用效率提升、计算资源优化、算法创新、专注垂直领域以及开源与合作。DeepSeek通过设计更高效的模型架构，减少了模型的复杂性和参数量，这就像是用更简洁有效的结构来盖房子，既减少了人力物力财力和时间，又保证了性能。

DeepSeek通过多种创新技术和优化措施降低了AI成本。首先，DeepSeek采用了DeepSeekMoE混合专家架构，这种架构通过细粒度的专家分割和共享专家隔离等技术，显著降低了计算复杂度和内存需求。这不仅提高了模型的性能，还有效地减少了训练成本。其次，DeepSeek在训练过程中采用了激活参数减少的策略。

这得益于DeepSeek自研的MLA架构和DeepSeek MOE架构，为其模型训练成本下降起到了关键作用。开源与定制：DeepSeek把其两大模型的技术都开源了，这让更多的AI团队能够基于最先进且成本最低的模型，开发更多的AI原生应用。同时，DeepSeek还鼓励定制应用和插件，为用户提供更个性化的服务。

其次，DeepSeek在成本方面具有显著优势。尽管其参数规模庞大，但训练和使用费用却大幅降低。例如，DeepSeek-V3的训练成本仅为OpenAI GPT-4的十四分之一，这使得更多的科研机构和普通开发者能够自由地使用和开发相关的AI应用。此外，DeepSeek的开源特性也是其亮点之一。

DeepSeek之所以能“血洗”美股，主要在于其以低成本实现了高性能的人工智能模型，从而引发了市场对美国科技行业竞争力的疑虑，导致相关股票遭抛售。具体来说，DeepSeek开发的模型在多项测试中表现优于一些主流开源模型，且设计成本极低。