IBM企业级AI开发平台watsonx.ai上线DeepSeek R1蒸馏模型

作者：IBM watsonx.ai 产品主管Maryam Ashoori;IBM AI 平台(watsonx.ai 和 watsonx.governance)产品管理副总裁Armand Ruiz;IBM watsonx.ai 产品经理Nisarg Patel

IBM日前宣布，DeepSeek-R1 的 Llama 3.1 8B 和 Llama 3.3 70b 蒸馏版本现已在 IBM 的企业级 AI 开发平台 watsonx.ai 上提供。

DeepSeek-R1 到底是啥?

DeepSeek-R1 是中国人工智能(AI)初创公司 DeepSeek 的推理大语言模型(LLM)，是世界上最强大的开源模型之一，甚至可以与 OpenAI 的 o1 相媲美。DeepSeek-R1 在 MIT 许可证下发布，主要是通过在基础模型 DeepSeek-V3 上直接使用强化学习(RL)开发的，这是微调 LLM 的一项重大创新。

DeepSeek 还使用了一种称为知识蒸馏的技术，使用较大的 R1 模型生成的数据来微调多个 Llama 和 Qwen 模型。用户可以通过两种方式在 watsonx.ai 上访问 DeepSeek 蒸馏模型：

IBM 通过 “按需部署目录”在 watsonx.ai 中提供两种 Llama 蒸馏变体，允许用户部署专用实例进行安全推理。

用户还可以使用自定义基础模型导入功能导入 DeepSeek-R1 模型的其他变体，如 Qwen 蒸馏模型。

DeepSeek-R1 支持哪些类型的用例?

DeepSeek-R1 是一种先进的 AI 模型，以其卓越的推理能力而著称，支持各行各业的广泛应用：

规划：DeepSeek-R1 专注于思维逻辑链，能够执行需要逐步推理的任务，因此非常适合为智能体(代理)应用程序提供支持。

编码：DeepSeek-R1 擅长编码任务，提供代码生成、调试辅助和优化建议。

数学问题解决：该模型强大的推理能力使其善于解决复杂的数学问题，这对学术研究、工程和科学计算大有裨益。

开发人员可在 IBM watsonx.ai 中使用 DeepSeek-R1 等已部署的模型和解决方案功能构建人工智能解决方案：

以易于理解的格式和用户界面测试和评估模型输出

通过连接各种向量数据库和嵌入模型来构建 RAG 管道

与 LangChain、CrewAI 等流行框架和连接器协同工作

为何要在 watsonx.ai 上使用 DeepSeek 蒸馏模型?IBM watsonx.ai 使客户能够定制实施 DeepSeek-R1 等开源模型，从部署环境的完全灵活性到智能体(代理)开发、微调、RAG、提示工程和与企业应用程序集成的直观工作流，用户可以利用 watsonx.ai 的内置护栏来保护他们的应用程序。

当然，数据安全和 AI 治理是客户最关心的问题。除防护栏外，在 watsonx.ai 上部署时，这些模型将成为专用实例，这意味着除平台外，不会在其他任何地方共享数据。此外，与 IBM watsonx.governance 这一功能强大的治理、风险和合规性(GRC)工具包的无缝集成，可确保客户的 AI 在整个 AI 生命周期内都是负责任、透明和可解释的。

开始在 IBM watsonx.ai 上使用 DeepSeek

支持 DeepSeek-R1 的蒸馏变体是 IBM 致力于 AI 开源创新的一部分。DeepSeek Llama 的两个蒸馏模型都以纳入 IBM watsonx.ai 上按需部署目录，能够在专用 GPU 上按小时部署。

如何从 watsonx 资源中心按需部署 R1 模型从资源中心按需部署基础模型，请完成以下步骤：

1. 从导航菜单打开资源中心。

2. 从“按小时付费 ”部分，找到要按需部署的 DeepSeek 模型。

3. 从模型详细信息页面，单击“Deploy (部署)”。

4. 从基础模型磁贴中单击“Deploy (部署)”，然后选择要部署基础模型的部署空间。

5. 单击“Create (创建)”。

6. 通过 Prompt Lab 或 API/SDK 开始使用模型。

IBM watsonx.ai 在这里会用斜体显示模型的思维过程，而最终输出则用非斜体显示。正如你所见，只需一个简单的提示，模型就能推理并规划出响应中需要包含的各个部分。

如何通过 REST API 在 watsonx 上部署 R1 模型您也可以使用 REST API 来部署模型 当然，您必须将 bearer token 和 space-id 等信息替换为相应的凭证。模型部署完成后，您可以从 Prompt Lab 或 watsonx.ai API 提示基础模型。

通过让用户访问 watsonx.ai 上同类最优的开源模型(包括第三方模型和 IBM Granite)，我们以期能够塑造协作和知识共享的文化。

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