哈哈哈哈哈操欧洲电影,久草网在线,亚洲久久熟女熟妇视频,麻豆精品色,久久福利在线视频,日韩中文字幕的,淫乱毛视频一区,亚洲成人一二三,中文人妻日韩精品电影

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

瑞薩RZ/V2H平臺支持部署離線版DeepSeek -R1大語言模型

RA生態(tài)工作室 ? 2025-05-13 17:07 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

1 DeepSeek在端側設備的應用場景

DeepSeek大語言模型(LLM)可用于理解人類語言的交互方式,思考,并給出合適的回應。同時,通過結合RAG(Retrieval-Augmented Generation,檢索增強生成)技術,可以從用戶定制知識數(shù)據(jù)庫檢索信息,將其作為提示輸入給LLM,LLM通過將這些額外的知識與自己的語言技能相結合,可以撰寫更準確、更具時效性且更貼合具體需求的文字,提供面向某個具體領域的專業(yè)應答。在AI概念和端側AI技術火熱的當下,瑞薩半導體推出的面向端側AI應用的高性能MPU,也可以部署DeepSeek-R1模型。在我們預想的應用場景中,我們可以在部署了DeepSeek-R1模型和RAG定制數(shù)據(jù)庫的瑞薩MPU電路板上,在不聯(lián)網(wǎng)的情況下,實現(xiàn)如下應用:

  • 向AI模型投喂高端家電、車輛等復雜電子產(chǎn)品的用戶手冊,對這些模型進行訓練,以創(chuàng)建一個AI助手,能夠自動執(zhí)行某些復雜功能的設置。如此,用戶就不必為了使用某一樣新奇的功能而花費大量時間閱讀手冊。相對于傳統(tǒng)的語音識別應用需要特定的命令或者喚醒詞,引入LLM對口頭語言的表達進行分析,可以讓硬件設備更容易理解用戶的需求。
  • 面向騎行愛好者,讓AI助手在自行車電腦中運行,這樣用戶在騎自行車時就可以獲得個性化的導覽/導航以及其他信息。
  • AI智能眼鏡&耳機,直接理解用戶口語表達的命令,以日常使用的人類語言與電子系統(tǒng)進行交互。
  • 實時的翻譯機,在不聯(lián)網(wǎng)的應用場景中,利用AI做一些簡單的語言轉換,甚至可以作為人與寵物之間的交互。例如,寵物貓和寵物狗的語言表達相對于人類語言更簡單,可以把它們的語言轉換成人類理解和思考的方式表現(xiàn)出來。

為此,我們在瑞薩定位于AI應用的MPU芯片RZ/V2H,適配了DeepSeek-R1:1.5B的LLM模型,以支撐這些潛在的AI應用。


2 瑞薩RZ/V2H硬件平臺簡介

在演示用例中,使用瑞薩官方的RZ/V2H-EVK開發(fā)板,如圖1所示。

wKgZPGgljcOAPsAvABG9Rac0E2k815.png

圖1 瑞薩官方RZ/V2H-EVK開發(fā)板

板載豐富的外擴資源,如圖2所示。

wKgZO2gljcSAfHs4AASb-PgbqS8278.png

圖2 RZ/V2H-EVK開發(fā)板板載資源

關于RZ/V2H-EVK開發(fā)板的更多詳情,可訪問瑞薩官網(wǎng)產(chǎn)品主頁:(您可復制下方鏈接至瀏覽器查看)

RZ/V2H-EVK - RZ/V2H四核視覺AI MPU評測套件 | Renesas瑞薩電子

https://www.renesas.cn/zh/products/microcontrollers-microprocessors/rz-mpus/rzv2h-evk-rzv2h-quad-core-vision-ai-mpu-evaluation-kit


其中,RZ/V2H集成了7個處理器核心,分別是4個Cortex-A55@1.8GHz,2個Cortex-R8@800MHz,1個Cortex-M33@200MHz,同時還集成了瑞薩自主研發(fā)的AI計算專用加速引擎DRP-AI3和圖像計算加速引擎DRP,有系統(tǒng)框圖,如圖3所示。

wKgZO2gljcSALe1XAARliH4CHI0315.png

圖3 RZ/V2H處理器系統(tǒng)框圖


3 下載、配置和啟動DeepSeek-R1

RZ/V2H-EVK開發(fā)板已經(jīng)適配了Yocto Linux操作系統(tǒng),在此基礎上,使用Ollama官方推薦的方式,可以完成部署并運行DeepSeek-R1大模型。

使用可以聯(lián)通外部網(wǎng)絡的路由器,用網(wǎng)線將RZ/V2H-EVK電路板和PC連起來,確保RZ/V2H-EVK電路板和電腦可以聯(lián)網(wǎng),并可互相訪問。對RZ-V2H-EVK電路板的配置工作,將通過電腦完成。

在電腦上,通過Tera Term工具(或者其它SSH工具)連接到開發(fā)板。在終端中,使用腳本安裝并啟動Ollama服務:

wKgZPGgljcSAUWBKAAAnotr2rTQ828.png

通過Ollama啟動DeepSeek-R1模型。注意,在第一次運行命令時,會自行下載DeepSeek-R1模型文件。在此過程中,需要確保聯(lián)網(wǎng)情況良好。

wKgZPGgljcSAFC1KAAAXgSFBj5Q244.png

下載完成之后,自行啟動DeepSeek-R1模型。后續(xù)運行這個命令載入模型時,就不需要聯(lián)網(wǎng)了。

載入模型成功后,可以看到命令行中有提示信息“Send a message(/? for help)”。此時,可以向運行在RZ/V2H-EVK電路板上的離線版DeepSeek提問了。

wKgZO2gljcWAaKZNAAMVE-seECQ697.png

圖4 在RZ/V2H上啟動DeepSeek-R1

4 運行演示

在啟動DeepSeek-R1后,我們問了第一個問題"介紹一下你自己",接下來,請看RZ/V2H-EVK電路板的反應:

https://mp.weixin.qq.com/s/y61pMJCA1Vw5t7YK4OO5Jw

從視頻中可以看到,DeepSeek-R1大模型已經(jīng)成功運行在RZ/V2H-EVK電路板上。

接下來,讓我們期待更多基于瑞薩產(chǎn)品和DeepSeek開發(fā)出的有趣應用吧。

免費樣品申請

https://jsj.top/f/AgUyYV

瑞薩技術論壇

https://community-ja.renesas.com/zh/forums-groups/mcu-mpu/

瑞薩中文社區(qū)

https://www.ramcu.cn/


聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 瑞薩電子
    +關注

    關注

    39

    文章

    2985

    瀏覽量

    74497
  • 語言模型
    +關注

    關注

    0

    文章

    573

    瀏覽量

    11337
  • DeepSeek
    +關注

    關注

    2

    文章

    837

    瀏覽量

    3381
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    RZ/V2H Group芯片:功能、特性與設計要點解析

    RZ/V2H Group芯片:功能、特性與設計要點解析 在當今科技飛速發(fā)展的時代,電子設備的性能和功能需求不斷提升,芯片作為電子設備的核心,其性能和特性直接影響著設備的整體表現(xiàn)。RZ/V2H
    的頭像 發(fā)表于 04-01 11:35 ?230次閱讀

    電子RZ/T和RZ/N系列微處理器全面支持PROFINET

    面向RZ/T和RZ/N系列工業(yè)網(wǎng)絡系統(tǒng)微處理器(MPU),電子于2025年三月推出經(jīng)認證的PROFINET IRT和PROFIdrive軟件協(xié)議棧,并實現(xiàn)全面
    的頭像 發(fā)表于 01-27 09:44 ?613次閱讀
    <b class='flag-5'>瑞</b><b class='flag-5'>薩</b>電子<b class='flag-5'>RZ</b>/T和<b class='flag-5'>RZ</b>/N系列微處理器全面<b class='flag-5'>支持</b>PROFINET

    RZ/T2H平臺多核異構的應用場景分析

    本文以RZ/T2H多軸控制/驅動的實例,介紹RZ/T2H平臺的多核異構應用場景。
    的頭像 發(fā)表于 12-15 11:34 ?2776次閱讀
    <b class='flag-5'>瑞</b><b class='flag-5'>薩</b><b class='flag-5'>RZ</b>/T<b class='flag-5'>2H</b><b class='flag-5'>平臺</b>多核異構的應用場景分析

    如何在NVIDIA Blackwell GPU上優(yōu)化DeepSeek R1吞吐量

    開源 DeepSeek R1 模型的創(chuàng)新架構包含多頭潛在注意力機制 (MLA) 和大型稀疏混合專家模型 (MoE),其顯著提升了大語言
    的頭像 發(fā)表于 08-12 15:19 ?4454次閱讀
    如何在NVIDIA Blackwell GPU上優(yōu)化<b class='flag-5'>DeepSeek</b> <b class='flag-5'>R1</b>吞吐量

    拆解百元級工業(yè)核心板:明遠智睿V2H如何實現(xiàn)“算力自由”?

    當“工業(yè)級”與“百元級”兩個詞同時出現(xiàn),多數(shù)人的第一反應是質疑:低成本是否意味著性能妥協(xié)?明遠智睿與電子聯(lián)合推出的 V2H工業(yè)核心模組 ,用 8Tops算力、全接口設計、完整生態(tài)支持
    的頭像 發(fā)表于 07-29 14:42 ?1185次閱讀

    速看!EASY-EAI教你離線部署Deepseek R1模型

    和自然語言推理等復雜任務。作為國產(chǎn)AI大數(shù)據(jù)模型的代表,憑借其卓越的推理能力和高效的文本生成技術,在全球人工智能領域引發(fā)廣泛關注。本文主要說明DeepSeek-R1
    的頭像 發(fā)表于 07-25 15:22 ?1544次閱讀
    速看!EASY-EAI教你<b class='flag-5'>離線</b><b class='flag-5'>部署</b><b class='flag-5'>Deepseek</b> <b class='flag-5'>R1</b>大<b class='flag-5'>模型</b>

    【VisionFive 2單板計算機試用體驗】3、開源大語言模型部署

    1、ollama平臺搭建 ollama可以快速地部署開源大模型,網(wǎng)址為https://ollama.com, 試用該平臺,可以在多
    發(fā)表于 07-19 15:45

    【「DeepSeek 核心技術揭秘」閱讀體驗】書籍介紹+第一章讀后心得

    Janus系列、代碼大模型deepseek-coder系列、混合專家模型DeepSeekMoE等等,V3和R1還有其蒸餾(Distill)過
    發(fā)表于 07-17 11:59

    Arm Neoverse N2平臺實現(xiàn)DeepSeek-R1滿血版部署

    頗具優(yōu)勢。Arm 攜手合作伙伴,在 Arm Neoverse N2 平臺上使用開源推理框架 llama.cpp 實現(xiàn) DeepSeek-R1 滿血版的部署,目前已可提供線上服務。
    的頭像 發(fā)表于 07-03 14:37 ?1402次閱讀
    Arm Neoverse N<b class='flag-5'>2</b><b class='flag-5'>平臺</b>實現(xiàn)<b class='flag-5'>DeepSeek-R1</b>滿血版<b class='flag-5'>部署</b>

    RZ T2H更換DDR流程和工具介紹

    RZ T2H是由2R52核和4個A55核構成。支持
    的頭像 發(fā)表于 06-27 14:54 ?2684次閱讀
    <b class='flag-5'>瑞</b><b class='flag-5'>薩</b><b class='flag-5'>RZ</b> T<b class='flag-5'>2H</b>更換DDR流程和工具介紹

    DeepSeek開源新版R1 媲美OpenAI o3

    ;還有一些網(wǎng)友的實測評價都顯示,?DeepSeek新版R1 的性能可以媲美OpenAI最新的o3模型高版本。妥妥的超高性價比的平替。 此外,關于DeepSeek
    的頭像 發(fā)表于 05-29 11:23 ?1425次閱讀

    使用MPU芯片RZ/V2H部署DeepSeek-R1模型

    DeepSeek語言模型(LLM)可用于理解人類語言的交互方式,思考,并給出合適的回應。
    的頭像 發(fā)表于 05-15 14:40 ?1120次閱讀
    使用<b class='flag-5'>瑞</b><b class='flag-5'>薩</b>MPU芯片<b class='flag-5'>RZ</b>/<b class='flag-5'>V2H</b><b class='flag-5'>部署</b><b class='flag-5'>DeepSeek-R1</b><b class='flag-5'>模型</b>

    【幸狐Omni3576邊緣計算套件試用體驗】CPU部署DeekSeek-R1模型1B和7B)

    一、DeepSeek簡介 DeepSeek是由中國深度求索公司開發(fā)的開源大語言模型系列,其研發(fā)始于2023年,目標是為學術界和產(chǎn)業(yè)界提供高效可控的AI基礎設施。
    發(fā)表于 04-21 00:39

    DeepSeek R1模型本地部署與產(chǎn)品接入實操

    針對VS680/SL1680系列大算力芯片,我們的研發(fā)團隊正在研究將蒸餾后的輕量級DeepSeek模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B)部署到SOC本地,以
    的頭像 發(fā)表于 04-19 16:32 ?850次閱讀
    <b class='flag-5'>DeepSeek</b> <b class='flag-5'>R1</b><b class='flag-5'>模型</b>本地<b class='flag-5'>部署</b>與產(chǎn)品接入實操

    SL1680 SoC本地運行DeepSeek R1 1.5B大模型

    深蕾半導體SL1680 SoC本地成功運行DeepSeek R1 Distill Qwen2.5 1.5B大模型,展示了執(zhí)行過程及本地小參數(shù)大模型與云端大
    的頭像 發(fā)表于 04-17 17:09 ?1070次閱讀
    SL1680 SoC本地運行<b class='flag-5'>DeepSeek</b> <b class='flag-5'>R1</b> 1.5B大<b class='flag-5'>模型</b>
    岱山县| 平顺县| 务川| 天镇县| 黑龙江省| 扬州市| 磐安县| 五寨县| 康平县| 达尔| 宕昌县| 五指山市| 大足县| 柘荣县| 汉沽区| 云龙县| 宜城市| 双辽市| 定兴县| 马关县| 高青县| 恭城| 双流县| 温州市| 和政县| 临清市| 托里县| 嘉祥县| 靖远县| 鱼台县| 手机| 梁山县| 临洮县| 上虞市| 西昌市| 黔西| 江都市| 阳春市| 神木县| 涿鹿县| 横峰县|