人間誠實周鴻祎：360 All in 大模型的六個解讀
主筆 / 村口有牛文章架構師 / 毛自聰出品 / 巨頭財經5月至今，人間躁動，各路大模型你方唱罷我登場，VC圈互聯網圈媒體圈已近癲狂。誰也沒想到，今日，360再度刷屏，老牌互聯網巨頭展現
近期，DeepSeek憑借其出色的表現吸引了全球范圍內的廣泛關注，眾多企業紛紛加入適配行列，力求為用戶提供更加高效的服務。對于AI大模型而言，GPU的加持無疑是提升性能的關鍵，AMD便是其中的佼佼者。無論是Instinct加速卡，還是Radeon游戲卡，AMD均已實現與DeepSeek的完美適配。
令人振奮的是，用戶只需擁有一塊AMD RX 7000系列的顯卡，便可在本地輕松體驗DeepSeek的強大功能。這一便捷性無疑為廣大用戶打開了一扇通往AI新世界的大門。
想要在本地部署DeepSeek？其實操作異常簡單。用戶只需訪問AMD官網，無論是中文版還是英文版均可，搜索“15.1.1”，進入搜索結果中的第一個頁面，下載AMD Adrenalin 25.1.1測試版驅動。完成安裝并重啟計算機后，便可進行下一步操作。
接下來，用戶需訪問LM Studio的銳龍專欄（https://lmstudio.ai/ryzenai），下載并安裝LM Studio for Ryzen AI安裝包。運行軟件后，點擊右下角的設置按鈕（支持中文語言），找到并開啟“Use LM Studio's Hugging Face”選項。
返回主界面，點擊左側菜單欄的搜索圖標，輸入“DeepSeek R1”，便可看到一系列已訓練好的DeepSeek模型。用戶可根據AMD官方推薦列表選擇適合自己的模型。例如，旗艦級的RX 7900 XTX可支持高達32B參數的模型，而主流的RX 7600則支持8G模型。
選擇合適的模型后，在主界面上方選中它，并調整“GPU Offload”的數值。不同選項的具體含義，用戶可自行搜索或咨詢DeepSeek官方。模型加載完畢后，用戶便可在本地盡情體驗DeepSeek帶來的便捷與高效。
AMD Instinct GPU加速卡也已成功集成DeepSeek V3模型，并對SGLang性能進行了優化，支持完整的671B參數。開發者可借助AMD ROCm平臺，快速、高效地開發AI應用。具體操作步驟包括啟動Docker容器、使用CLI登陸Hugging Face、啟動SGLang Server并部署DeepSeekV3 FP8模型等。基準測試結果顯示，該方案在準確率和穩定性方面均表現出色。
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