火山引擎AI一体机DeepSeek版来了！开箱即用，小时级部署，还有大模型应用经验加持

鱼羊
2025-02-27
17:47:38

来源：量子位

鱼羊 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

DeepSeek火爆出圈，各大第三方紧赶慢赶纷纷接入，已经成为现象级议题。

但当话题最热点过去，回归到实际落地这个关键上，新的问题正在进入到一线从业者的视野之中——

怎样才能简单、高效用好DeepSeek？

核心在于，对于企业用户，尤其是更多来自传统行业的企业而言，在自身业务中引入推理模型，不是简简单单接个API的事，要想用得好，还得结合本地数据、业务场景。

这也就意味着几方面的困难，包括但不限于，算力基础设施的建设和管理、支持大规模在线业务的性能优化以及数据的安全合规问题……

就在本周，DeepSeek官方也开始围绕AI Infra，连续开源内部秘籍，对于模型从业者们自是喜大普奔，在产业结合层面却有点“远水解不了近渴”。

好消息是，云厂商们已经第一时间出手。

就在这个关口，火山引擎正式发布AI一体机，推出更高性能优化、更全产品能力和更好安全防护的一站式解决方案，目标很明确：帮助用户在大模型应用领域，低门槛地实现创新技术探索和业务增长。

本次发布，还有专门的DeepSeek版本，支持DeepSeek R1/V3全系列模型，开箱即用，小时级就能完成部署。

DeepSeek应用端到端解决方案

所谓“AI一体机”，简单来说，就是把人工智能所需的硬件和软件“打包”在一个设备里，让用户无需繁琐的安装、配置，就能直接使用的一种“AI专用终端”。

以火山引擎AI一体机-DeepSeek版为例，通过支持DeepSeek R1/V3全系列模型，以及火山引擎自家HiAgent智能体平台、大模型防火墙和轻量模型训练平台，实现了对模型部署、管理、推理、微调、蒸馏以及AI应用开发的全链路能力覆盖。

△火山引擎AI一体机-DeepSeek版产品架构

具体来说，火山引擎AI一体机-DeepSeek版具备以下特点：

开箱即用，无需复杂配置，无需依赖外部环境，小时级就能完成部署，快速体验完整服务。

轻量起步，采用轻量云原生架构，仅需1台GPU服务器即可部署，3台节点即可实现高可用生产环境。

一站式体验，集成主流开源模型、豆包大模型，涵盖底层基础设施、企业级模型服务平台（MaaS）、智能体开发（HiAgent），提供模型调用、部署、精调、测评、应用开发调优等全方位功能。

软硬件协同，深度优化DeepSeek全系列模型，通过火山引擎自研通信库veCCL、推理引擎、算子优化及高性能KV Cache等全链路技术，核心推理性能提升20%以上。

安全高效，提供100+行业应用模板和100+适配插件，支持企业通过自身工作流自定义专属AI，同时集成大模型防火墙和AI网关，满足安全与合规需求，打通从模型到应用的“最后一公里”。

分析其中技术组成，可以看到火山引擎AI一体机主要解决的是3个方面的问题。

首先，是基础设施优化和平台运维。

传统的软硬件系统，软件和硬件相对独立，往往缺少软硬件协同优化，因而影响系统运行效率。

另外，也经常会因为监控和运维系统不到位，导致系统经常出现各种不稳定的情况。

而火山引擎AI一体机基于AI云原生基座，在基础设施层面，提供了分布式缓存、集合通信优化、软硬件协同的资源调度等能力。

在平台运维层面，则通过一键部署、水平扩容、平滑升级、监控告警等能力，为平台稳定运行提供保障。

其次，是推理模型的实际部署。

以DeepSeek为例，尽管是开源模型，但从模型本身到上线生产环境，实际还要面临许多诸如优化、稳定保障、合规检查的工程问题。

火山引擎AI一体机通过内置DeepSeek等开源模型，为模型提供优化的推理引擎、分布式缓存和高效的路由能力，能降低Token延时，最大化模型服务吞吐量。

同时也为推理服务提供授权、观测、弹性和流量治理能力，保障推理服务可靠、高效、稳定运行。

最后，是模型迭代和AI应用开发。

无论是结合自身业务数据，精调基础模型，还是根据业务需要，开发AI应用，都仍是需要大量技术投入的过程。

而很多行业用户往往存在专业人才不足、开发效率低的问题。

火山引擎AI一体机从模型调用到应用开发的一站式工具集成，提供包括任务管理、低代码开发、灵活集成方式和大模型安全等全方位辅助，可以说是有效降低了企业的应用门槛和开发成本。

大模型应用经验加持

在“DeepSeek”这个热点之外，值得关注的是，火山引擎此番推出AI一体机，不仅是给企业“拥抱”DeepSeek等开源模型铺了条快速路，背后还有火山引擎在大模型应用开发和市场领域积攒的经验加持。

更高性能优化

展开更多细节来看，性能优化方面，不同于市场上大多数基于INT8精度的DeepSeek解决方案，火山AI一体机支持DeepSeek官方推荐的FP8精度。

同时还进行了基础架构和推理引擎的优化。

比如，在大模型服务启动方面，70B模型启动通过高性能缓存加载，模型加载速度相比本地盘提升10倍。推理服务采用按需加载，服务启动时间提升4倍。

通过开源算子优化，如flashattention v3算子优化，可以在部分配置硬件上将主流模型吞吐量提升10%。

高性能KV Cache缓存支持Automatic Prefix Cache，能有效提升大模型长上下文记忆能力。火山引擎透露，在内部环境测试中得到了以下结果：

• 提升大模型长记忆力能力，50% Cache场景下，吞吐量提高1倍以上；
• multi-node共享高性能KV Cache缓存，支持GPU节点无状态快速扩缩。

针对单机多卡和多机多卡的模型推理和训练场景，火山引擎还在NCCL的基础上自研veCCL集合通讯库。在多卡推理TP场景，能将核心推理指标提升5%。

更全产品能力

产品能力方面，火山引擎AI一体机集成了火山方舟的同源能力，支持模型精调、推理、测评全方位功能和服务。

不仅能单机8卡部署满血DeepSeek等开源模型，预置联网搜索等100+插件和海量行业应用模板，提供零代码、低代码的分钟级AI应用构建。

算力方面，还全面兼容英伟达GPU及国产异构计算卡，满足多样化算力需求。在模型官方推荐精度下，无论是在推理还是训练任务中，均能实现高效稳定的性能表现，兼顾模型精度和计算效率。

更好安全防护

内容合规和数据安全方面，火山引擎AI一体机引入了自研大模型应用防火墙。

在DeepSeek R1/V3上的测试结果显示，接入大模型应用防火墙后，DeepSeek R1的有害内容生成率从9.1%下降到了0.91%；DeepSeek V3的有害内容生成率从17.3%下降到了2.7%。

大模型应用防火墙同样能降低数据泄露风险，防御提示词注入攻击等安全威胁。在DeepSeek R1/V3上的测试结果显示，接入大模型应用防火墙，针对DeepSeek R1的提示词攻击成功率从76%下降到1%，针对DeepSeek V3的攻击成功率从大于24%下降到小于1%。

大模型应用防火墙还能使特定知识所涉及的模型幻觉现象减少90%以上。

当新技术突破激发的肾上腺素逐渐消退，DeepSeek引发的讨论和思考，正在逐渐走向第二阶段：

从跟风热议，到更加务实的落地探索。

或许不似模型突破本身那样有话题性，却意味着大模型技术更深更长远的影响已经被纳入思考和实践。

DeepSeek这尾鲶鱼搅动风云，向全球大模型研发者们提出新的挑战，与此同时，也正在激发行业更深的思索和技术融合。

谁能把握住机会？火山引擎已经率先迈步。

— 完 —

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