引言
大语言模型（LLM）在自然语言处理领域的应用日益深入，如何高效部署、推理和微调这些模型成为了关键的研究方向。DeepSeek-R1 作为一款在推理能力方面表现突出的大型语言模型，凭借其独特的架构设计与先进的训练技术，在各类推理任务中脱颖而出。而 MS-Swift 框架则为大模型的高效部署提供了全面且强大的支持，两者结合，为开发者和研究人员提供了极具潜力的技术方案。本文将深入阐述基于 MS-Swift 框架的 DeepSeek-R1 模型在部署、推理和微调方面的实践操作，帮助大家快速掌握并熟练运用这一技术组合。
MS-Swift 框架简介
MS-Swift 是一款专为大模型部署而打造的高效框架，具备出色的兼容性与丰富的功能特性。在模型类型支持上，无论是纯文本模型，还是融合文本、图像、音频等多种信息模态的多模态模型，亦或是擅长文本序列分类任务的序列分类模型，MS-Swift 均能提供适配的部署环境。此外，该框架提供了基于 Gradio 的 Web UI。Gradio 作为开源的界面构建工具，能够以直观、便捷的方式搭建起用户与模型交互的可视化界面，即便非专业开发人员也能轻松上手，通过简单操作与模型进行对话、输入指令等。
DeepSeek-R1 模型简介
DeepSeek-R1 是一款专为提升推理能力而设计的大型语言模型。它在处理复杂逻辑链条和多步推理任务时展现出显著优势，旨在解决传统模型在深度思考场景下的局限性。结合 MS-Swift 框架，我们可以更便捷地将其集成到实际业务场景中，实现从本地部署到云端推理的全流程覆盖。
