deepseek系统架构图
时间: 2025-02-20 21:33:37 浏览: 153
### DeepSeek 系统架构概述
DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 是基于 DeepSeek-Base 进行训练的模型。有关这些模型的具体架构细节,可以参阅 DeepSeek-V3 的仓库[^1]。
尽管具体的架构图未直接提供,通常情况下,此类深度学习框架会遵循一种分层模块化的设计理念。这种设计理念允许各个组件独立开发并集成到整体系统中。对于 DeepSeek 而言,其架构可能包括以下几个主要部分:
#### 数据处理层
负责接收原始数据输入,并对其进行预处理操作,如清洗、转换和标准化等。
#### 模型推理层
此层次包含了实际执行预测任务的核心神经网络结构。鉴于 DeepSeek 基于 V3 版本构建,该层很可能采用了先进的编码器-解码器机制或其他优化后的序列建模技术。
#### 输出解释层
用于解析来自模型推理的结果,并将其转化为易于理解和应用的形式供最终用户消费。
虽然上述描述提供了关于 DeepSeek 架构的一般理解,但对于更详细的图表展示,则建议查阅官方文档或 GitHub 上的相关资源获取最权威的信息。
```mermaid
graph TD;
A[数据处理层] --> B(模型推理层);
B --> C{输出解释层};
style A fill:#f96,stroke:#333,stroke-width:4px;
style B fill:#bbf,stroke:#000,stroke-width:4px;
style C fill:#bfb,stroke:#000,stroke-width:4px;
```
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