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SL1680 SoC本地運行DeepSeek R1 1.5B大模型

jf_59991523 ? 來源:jf_59991523 ? 作者:jf_59991523 ? 2025-04-17 17:09 ? 次閱讀
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SL1680 SoC本地運行DeepSeek R1 1.5B大模型

自DeepSeek大模型發(fā)布以來,深蕾半導體SoC團隊針對在端側運行DeepSeek大模型不斷進行研究,探索將DeepSeek大模型與SoC系列產(chǎn)品相結合的模式。目前已經(jīng)實現(xiàn)利用深蕾半導體的ASTRA SL1680 SoC本地運行DeepSeek R1 Distill Qwen2.5 1.5B大模型。

DeepSeek R1 Distill Qwen2.5 1.5B是DeepSeek R1發(fā)布中最小的模型 - 它可以在ASTRA SL1680上舒適地運行。

一、SL1680本地運行Deepseek-R1-1.5B大模型展示

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SL1680本地運行Deepseek-R1-1.5B大模型視頻效果

執(zhí)行過程

要在ASTRA開發(fā)板上運行Qwen,我們將使用llama-cpp-python包,它為Georgi Gerganov的llamacpp提供了便捷的Python綁定。

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除了在SL1680本地運行Deepseek-R1-1.5B大模型,還實現(xiàn)了運行Llama 3.2 1B大模型。

運行環(huán)境

系統(tǒng):Linux(yocto)

硬件:SL1680 RDK開發(fā)板


產(chǎn)品化路徑

對于SL1680產(chǎn)品如何與大模型結合的問題,建議采用端側大模型與云端大模型相結合的工程化方式處理,本地能處理的用戶任務使用端側大模型快速解決和輸出,而較復雜的邏輯以及聯(lián)網(wǎng)功能則通過請求云端大模型API的方式實現(xiàn)。

如視頻所展示的,將Deepseek-R1-1.5B大模型部署到SoC本地,能夠?qū)崿F(xiàn)知識問答、FuntionCall等AI能力。通過將云端的大模型與端側的語音識別機器視覺功能、端側小參數(shù)大模型相結合,從而讓AI賦能我們的產(chǎn)品,提升產(chǎn)品的智能化程度。

二、本地小參數(shù)大模型與端云大模型結合的應用場景

1,多媒體終端:本地小參數(shù)大模型可在端側如智能大屏,快速處理一些常見的簡單任務,如語音助手對常見指令的快速響應、文本的簡單摘要生成、數(shù)據(jù)加工整理、設備操控、產(chǎn)品說明、產(chǎn)品售后問題自助解決等。當遇到復雜任務,如深度文本分析、多模態(tài)內(nèi)容生成時,可將任務發(fā)送到云側大模型進行處理,利用云側大模型強大的計算能力和豐富的知識儲備來完成。

2,智能辦公設備(MINI PC):本地小參數(shù)大模型可以實時處理用戶的語音交互、文字輸入信息處理、智能控制等任務,作為用戶AI助手。而對于一些復雜的邏輯理解、內(nèi)容生成設計和決策任務等,則借助云側大模型的強大算力和更全面的數(shù)據(jù)分析能力來完成。

3,零售電商:在商品展示平臺的搜索推薦場景中,本地小參數(shù)大模型可以根據(jù)用戶在本地設備上的瀏覽歷史、購買行為、環(huán)境感知等數(shù)據(jù),快速生成初步的推薦結果。當用戶有更復雜的搜索需求,如對比不同商品的詳細參數(shù)、詢問商品的使用場景等問題時,云側大模型可以利用其龐大的商品知識庫和強大的語言理解能力,給出更準確、詳細的回答和推薦。

三、ASTRA SL1680 SoC介紹

ASTRA SL1680是一款專為智能應用設計的高性能系統(tǒng)級芯片(SoC),它擁有

1,4*Cortex A73 CPU處理器

Cortex A73是ARM公司設計的一款高性能CPU核心,適用于需要高性能計算的應用場景,能夠提供強大的處理能力和多任務處理能力,為Deepseek-R1-1.5B大模型的運行提供堅實保障。


2,高達7.9 Top NPU算力:

NPU(Neural Processing Unit,神經(jīng)網(wǎng)絡處理單元)是專門用于加速神經(jīng)網(wǎng)絡計算的硬件單元。7.9 Top的算力使SL1680在神經(jīng)網(wǎng)絡計算方面有著極高的性能,為端云結合的應用模式創(chuàng)造了有利條件。


3,64-bit高速內(nèi)存:

64位內(nèi)存架構支持更大的內(nèi)存尋址空間,使得SL1680能夠同時處理更多的數(shù)據(jù)和運行更復雜的應用程序。高速內(nèi)存則保證了數(shù)據(jù)訪問的迅速性,提升了整體性能。

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審核編輯 黃宇

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