摘要：内附手把手开发教程

2025年5月28日深夜，DeepSeek 官方在用户群中宣布完成“小版本试升级”，发布DeepSeek-R1-0528，昇思MindSpore开源社区开发者基于已支持的DeepSeek V3进行快速适配，1小时内完成开发，修改代码小于10行，实现镜像替换、推理任务拉起，经测试验证，模型精度与官方开源版本一致。

基于昇思版本适配的DeepSeek-R1-0528已上架开源社区代码仓及魔乐社区，面向开发者提供开箱即用的模型，便于开发者直接使用或二次开发。

本次快速适配应用了MindSpore Transformers大模型使能套件，该套件依托MindSpore AI框架提供的丰富的多维混合并行能力，亲和开源工具与通用数据格式，原生支持大模型蒸馏的端到端全流程开发，提供了高效、便捷的开发能力

同时，本次推理服务的拉起与部署应用了MindSpore-vLLM插件，支持基于vLLM框架部署MindSpore模型的推理服务。

本次发布的DeepSeek V3-0528主要升级以下能力：

1.推理与思维深度增强

思考长度翻倍：平均每题推理token从12K增至23K，解题步骤更详尽（如AIME数学题准确率从70%→87.5%）。

幻觉率降低45~50%：在摘要、改写等任务中输出更可靠。

2.编程能力突破

前端代码生成：可一次性生成超千行无Bug代码，支持复杂动态效果（如天气动画、数据可视化）。

多语言支持：在LiveCodeBench测试中Pass@1从63.5%→73.3%，媲美OpenAI o3高版本。

3.新增功能与体验优化

工具调用（Function Calling）：支持外部API调用，Tau-Bench成绩达OpenAI o1-high水平。

创意写作提升：长文本结构更完整，更贴近人类风格。

API兼容性：接口不变，新增JSON输出支持。

手把手教程DeepSeek-R1-0528 vLLM-MindSpore 使用指南

●本项目中提供的DeepSeek-R1-0528模型权重已反量化为BF16，权重文件大小1.3T。

环境搭建

环境准备：四台Atlas 800I A2 (64G)，并配置好组网，四台设备的卡与卡之间能够互相ping通。

四台设备分别启动容器，四台设备的hostname需要不同，但容器名称需要一致。

/data/deeepseek_r1_0528/用于存放权重及yaml配置文件。四台服务器都需要下载权重，而且存放路径需要一致，权重文件大小1.3T，需要预留足够磁盘空间。

下载权重及yaml配置文件

四台设备分别从魔乐社区下载权重及yaml配置文件。

四台设备分别修改yaml配置文件

启动

四台设备的容器中分别添加环境变量。enp189s0f0是ifconfig命令显示的网卡名称，根据需要调整。

主机及辅机设置

选择一台设备作为主节点，执行如下命令

其他三台设备作为辅节点，依次执行如下命令

在主节点容器中拉起服务，其他节点不需要。模型路径根据需要调整。

发起推理服务请求，若在主节点发起请求，新开一个终端，IP地址是0.0.0.0或者localhost

责任编辑：kj005

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