DeepSeek-R1详解 - 山水小站

### 一、Offline Training Pipeline（离线训练流水线）
这部分是 **“模型的产房”**，负责把 “基础模型胚子” 打磨成能用的智能模型，就像工厂里把原材料加工成半成品～

#### 1. Base Model（DeepSeek - V3 - Base） 模型“毛坯”
是啥：可以理解成 “模型的地基”！就像盖房子先打地基，这里是最基础的模型版本，已经学了很多通用知识（比如语言规律、常识等），但还得继续调教。

角色：所有后续训练的 “起点”，是个有潜力的 “好学生苗子”，但得接着教它更贴合需求的技能。

技术：大语言模型基础架构（Transformer架构，理解文字的核心逻辑）

#### 2. RL stage（强化学习阶段） RL Trainer → R1 - Zero
是啥：可以简单想成 “给模型请个教练”！RL（强化学习）就是让模型在练习中，根据 “表现好坏” 调整自己。这里的 RL Trainer 是负责教模型的 “教练工具”，把基础模型 “训练” 成 R1 - Zero 这个版本。

技术：强化学习（RL）算法，像给模型发“小红花”（奖励）或“小鞭子”（惩罚），让它记住好行为。

数据流：Base Model 把自己 “交” 给 RL Trainer，经过强化学习的训练（就像学生听教练指令练习），输出 R1 - Zero。可以理解成：地基打好 → 教练带着练 → 变成 “初级优化版模型”。

#### 3. seed SFT （监督微调）SFT Seeder → Intermediate
SFT 是啥：SFT 就是 “监督微调”，简单说就是 “给模型喂更精准的练习题 + 答案”，让它学更具体的技能。比如教它怎么好好聊天、回答问题。

模块角色：SFT Seeder 是执行 “监督微调” 的工具，拿 R1 - Zero 当 “学生”，用更细致的训练（seed SFT 阶段），把它变成 Intermediate（中间版本模型）。

技术：监督微调（SFT），人工标注好数据，教模型“正确答案长这样”。

数据流：R1 - Zero 进入 SFT Seeder 接受监督微调 → 变成更懂 “怎么干活” 的 Intermediate。相当于：初级优化版学生 → 做专项练习题 → 变成中级优化版学生。

#### 4. RL alignment（强化学习对齐） RL Aligner → R1
是啥：继续 “优化模型的表现”！可以理解成 “让模型更懂人类需求”，调整模型的回答，让它更贴合人类期望（比如更安全、更有用）。RL Aligner 就是干这个的工具。

技术：强化学习 + 人类反馈（RLHF），结合人工审核数据，教模型“这么说才对”。

数据流：Intermediate 模型进入 RL Aligner，经过这一轮强化学习对齐 → 变成 R1（更成熟的模型版本）。相当于：中级优化版学生 → 再调整学习，变得更符合人类要求 → 变成高级优化版学生。

#### 5. distillation inputs（蒸馏输入） Distiller → Distilled Models
蒸馏是啥：可以理解成 “给模型 ‘瘦身’ 但不减本事”！就像把一大杯浓缩果汁，提炼成一小杯更浓的，模型变小了，但核心能力保留（甚至更精炼）。Distiller 就是负责 “蒸馏” 的工具。

技术：知识蒸馏（把大模型当老师，小模型当学生，学生学老师的本事）。

数据流：R1 模型作为 “原材料”，被 Distiller 用蒸馏技术处理 → 输出 Distilled Models（更轻巧、能高效干活的模型）。相当于：高级优化版学生 → 被提炼精华 → 变成 “精简高效版学生”。

### 二、Hugging Face Hub + GitHub Repo（模型 & 代码 “仓库”）
这俩是 **“模型和资料的存储库”**，就像工厂里的 “仓库”，存着训练好的模型、代码、说明文档这些东西～

#### 1. Hugging Face Hub
是啥：全球很多 AI 开发者在用的 “模型仓库”，可以存模型、分享模型。相当于一个 “模型超市”，大家能在这拿到训练好的模型。

数据流：前面离线训练好的各种模型（R1、Distilled Models 等），会被 “推”（push artifacts）到这里存着；后面需要用模型的地方（比如在线服务），会从这里 “拉”（model pull）模型用。

#### 2. GitHub Repo（GitHub 仓库）
是啥：程序员们常用的 “代码 + 文档仓库”，存着项目的代码、使用说明、许可证（License）、研究论文这些。相当于一个 “项目说明书大全”。

小模块：
**License/LICENSE**：模型能用的 “规则说明书”（比如能不能商用、能不能修改）。

**Static Assets/figures/**：存图片、图表这些 “辅助资料”（比如架构图可能存在这）。

**Documentation/README.md**：最核心的 “使用说明书”！教你咋用这个模型、咋部署、有啥功能。

**Research Papers/DeepSeek_R1.pdf**：模型背后的 “学术论文”，讲研发思路、技术细节（大佬们爱看，小白好奇也能瞅两眼）。

### 三、External Services（外部服务） + Clients & UI（用户咋用模型）
这部分是 **“模型咋和外界互动”**，包括模型需要的 “外部资源”，以及用户（像咱普通人）咋接触、使用模型～

#### 1. External Services（外部服务）
Hugging Face (external)：前面说过的 “模型仓库”，这里是 “外部版”，可以理解成模型训练时，可能需要从这下载一些基础资料、工具。

DeepSeek Platform (external API)：DeepSeek 自己的 “外部接口平台”，可以简单想成 “模型和外界沟通的特殊通道”，比如训练模型时，需要从这拿数据、或者把训练好的东西存这。

#### 2. Clients & UI（用户咋用模型）
Web Chat (ui.chat.deepseek.com)：最直观的 “用户界面”！就是咱普通人能用的 “网页聊天框”，打开网址就能和模型聊天、问问题，像用 ChatGPT 网页版一样。
#### 3. Online Serving（模型在线服务 “流水线”）
这部分是 **“模型咋变成能用的 ‘聊天工具’ 给用户用”**，像工厂里 “把仓库的半成品变成商品，送到用户手里”～

（1）**DeepSeek API Gateway (platform.deepseek.com)**
是啥：可以理解成 “模型服务的总大门”！用户（不管是网页聊天、还是其他方式）要用模型，都得经过这个 “大门” 调度。相当于餐厅的 “前台”，负责接用户需求，再分配给后面的 “厨师（模型）”。
（2）**Model Serving Fleet + vLLM Server**
Model Serving Fleet：可以想成 “模型服务的 ‘运输车队’”，负责把用户需求 “运” 到能处理的地方。

vLLM Server：是个 “高效跑模型的工具”！专门优化模型运行速度，让模型回答又快又稳。

数据流：用户通过 Web Chat 发请求 → 经过 DeepSeek API Gateway → 交给 Model Serving Fleet → 调用 vLLM Server 里的模型干活。相当于：用户点单 → 前台接单 → 运输队送单 → 高效厨房（vLLM）做菜。

（3）**User CLI / SDK + SGLang Server**
User CLI / SDK：给 “想自己开发、调试模型的人” 用的工具。CLI 是命令行（比如程序员在黑框框里输指令调模型），SDK 是软件开发工具包（给开发者写代码用的 “积木”）。

SGLang Server：专门处理 “用特殊语言（SGLang）和模型交互” 的工具，让模型能理解更复杂的指令、流程。

数据流：如果是开发者用 User CLI / SDK 发请求 → 经过 DeepSeek API Gateway → 可能调用 SGLang Server 处理（比如复杂指令）→ 再让模型干活。相当于：开发者自己写程序调模型 → 前台接需求 → 特殊语言处理中心（SGLang）翻译 → 模型干活。

### 四、总结：整个架构的 “数据流” 大流程
可以把整个 DeepSeek - R1 架构想成 **“从训练模型 → 存模型 → 给用户用” 的完整流水线**，数据 / 模型像 “流水” 一样流动：

训练流水：Base Model（地基）→ 经过 RL Trainer（教练1）→ R1 - Zero（初级版）→ 经过 SFT Seeder（练习题）→ Intermediate（中级版）→ 经过 RL Aligner（教练2）→ R1（高级版）→ 经过 Distiller（提炼）→ Distilled Models（精简版）。

存储流水：训练好的模型（R1、Distilled Models 等）→ 被 “推” 到 Hugging Face Hub（模型仓库）和 GitHub Repo（代码 / 文档仓库）存着。

使用流水：用户（不管是普通网页聊天，还是开发者写代码）→ 发需求到 DeepSeek API Gateway（总大门）→ 调度 Model Serving Fleet（运输队）→ 调用 vLLM Server 或 SGLang Server（高效厨房 / 特殊翻译）→ 从 Hugging Face Hub 拉模型干活 → 给用户输出回答！

这样一套流程走完，一个从 “啥也不是的基础模型” 到 “能陪你聊天、干活的 AI” 就诞生啦～ 下次再看这张图，就知道每个模块是 “工厂” 里的哪个环节、数据咋从训练到你聊天框里啦！

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转载自:
>https://www.cnblogs.com/jigang/p/19017324