DeepSeek 的爆火让人们再一次看到了 AI 的魅力,而随之而来的不仅不是对算力需求的减少,而是在低成本亲民化人工智能中构建更多 AI 业务场景带来的另一波算力需求。今天我们来通过 Azure AI Foundry(原 Azure AI Studio)快速体验 DeepSeek 的风采。

先决条件

首先需要拥有 Azure 订阅,新用户参考玩转大语言模型:无需任何代码通过 Azure OpenAI 服务构建个人专属 ChatGPT中步骤进行开通。然后在 Azure 订阅中创建 AI Foundry 及相关资源,可以参考创建 Azure AI Foundry 服务中的步骤,这里不再赘述。

一切完成后进入 Azure AI Foundry 首页,并打开名为 main 的 Project,界面如下:

Azure AI Foundry

部署 DeepSeek-R1 大语言模型

点击左侧菜单中的 Model catalog 进入模型列表页:

模型列表

这里可以看到 Azure 提供了超过 1800 种模型,满足用户全方位的需求。

在搜索框输入 DeepSeek 来查看 Azure 支持的 DeepSeek 模型种类:

DeepSeek

其中,第一个是全量版 DeepSeek-R1 671B 模型:

DeepSeek-R1 671B

另一个是经过 NPU 优化的基于 Qwen 的 DeepSeek-R1 1.5B 蒸馏版:

DeepSeek R1 Qwen 1.5B

我们选择 671B 版本进行部署尝试,进入模型详情后点击 Deploy 进行部署确认:

部署 DeepSeek-R1

再点击 Deploy 完成部署,部署结束后会自动跳转至 My assets 中的 Models + endpoints 详情中:

模型详情

至此 DeepSeek-R1 671B 部署完成,整个过程非常简单。

调用 DeepSeek-R1 进行推理

接下来我们尝试调用一下刚才部署的模型进行对话,进入刚才部署的模型详情中,点击 Consume Tab:

使用 DeepSeek

这里我们选择 Python 代码来进行尝试,代码如下:

# pip install azure-ai-inference
import os
from azure.ai.inference import ChatCompletionsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

api_key = os.getenv("AZURE_INFERENCE_CREDENTIAL", '这里填写该部署在详情页面看到的 Key 值')
if not api_key:
  raise Exception("A key should be provided to invoke the endpoint")

client = ChatCompletionsClient(
    endpoint='https://DeepSeek-R1-gxmog.eastus.models.ai.azure.com',
    credential=AzureKeyCredential(api_key)
)

model_info = client.get_model_info()
print("Model name:", model_info.model_name)
print("Model type:", model_info.model_type)
print("Model provider name:", model_info.model_provider_name)

payload = {
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "我即将前往北京,我能在那里看到什么景色?"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "北京,中国的首都"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "关于 #1 有哪些令人惊叹的内容?"
    }
  ],
  "max_tokens": 2048
}
response = client.complete(payload)

print("Response:", response.choices[0].message.content)
print("Model:", response.model)
print("Usage:")
print("	Prompt tokens:", response.usage.prompt_tokens)
print("	Total tokens:", response.usage.total_tokens)
print("	Completion tokens:", response.usage.completion_tokens)

创建一个 .py 文件(如:ds-demo.py),将上面的代码粘贴到其中,替换部署自身的 Key 到 api_key 变量中,然后执行如下命令安装依赖包:

pip install azure-ai-inference

然后执行代码:

python ds-demo.py

正常情况下输出结果类似如下内容:

Model name: deepseek-r1
Model type: chat-completion
Model provider name: DeepSeek
Response: <think>

</think>

北京作为中国的首都,拥有悠久的历史和丰富的文化遗产,同时也是现代化大都市的典范。以下是一些您在北京可以体验到的精彩内容:

1. **历史文化景点**:
   - **故宫(紫禁城)**:明清两代的皇家宫殿,世界文化遗产,展示了中国古代建筑和宫廷文化的精华。
   - **天坛**:明清皇帝祭天的场所,以其独特的建筑风格和象征意义闻名。
   - **长城(如八达岭、慕田峪段)**:世界奇迹之一,是中华民族的象征,登临可感受壮丽的山川与历史厚重感。

2. **现代都市风貌**:
   - **北京CBD**:国贸大厦、中央电视台总部大楼(“大裤衩”)等现代建筑群,体现了北京的经济发展活力。
   - **奥林匹克公园**:2008年奥运会主会场,鸟巢、水立方等标志性建筑夜晚灯光璀璨。

3. **文化体验**:
   - **胡同与四合院**:南锣鼓巷、什刹海周边保留了老北京的传统居住形态,可体验胡同骑行或品尝京味小吃。
   - **京剧与杂技表演**:老舍茶馆、梨园剧场等地可欣赏中国传统艺术。

4. **自然景观**:
   - **颐和园**:皇家园林典范,融合江南园林设计与北方山水,适合泛舟昆明湖或漫步长廊。
   - **香山公园**:秋季红叶漫山,是赏秋热门目的地。

5. **美食推荐**:
   - **北京烤鸭**:全聚德、大董等名店提供地道的烤鸭体验。
   - **涮羊肉**:东来顺等老字号以铜锅涮肉为特色。
   - **小吃街**:牛街、簋街汇聚各类京味及全国风味小吃。

6. **其他亮点**:
   - **798艺术区**:旧工厂改造的当代艺术聚集地,适合摄影和艺术爱好者。
   - **国家博物馆**:馆藏丰富,可系统了解中华文明五千年历史。

北京融合了古老与现代,传统与创新,无论是对历史感兴趣,还是想感受都市繁华,都能在这里找到独特的体验。建议根据季节选择合适的游览时间(如秋季气候宜人),并提前规划行程以避开高峰人流。
Model: deepseek-r1
Usage:
        Prompt tokens: 31
        Total tokens: 522
        Completion tokens: 491

总结

DeepSeek 的优势在于其强大的自然语言处理能力和高效的推理性能。通过 Azure AI Foundry 部署,用户可以快速上手并体验其强大的功能。DeepSeek-R1 提供了多种模型版本,满足不同需求,从全量版到经过优化的蒸馏版,用户可以根据实际应用场景选择合适的模型。