探秘AMD Ryzen AI和Radeon：深度体验DeepSeek R1精简版推理模型

揭秘AMD Ryzen AI与Radeon：插上DeepSeek R1，AI悦动未来

　　 DeepSeekR1 是一款近期推出的前沿“推理”模型，它通过链式思维（CoT）推理技术来处理复杂的任务，但同时也带来了较长的响应时间。这款模型已经过提炼，成为了一款功能强大的小型版本。现在，借助 LMStudio 平台，用户可以轻松地将这些 DeepSeekR1 的简化模型部署到 AMD Ryzen AI 处理器和 Radeon 显卡上，从而提升工作效率。 这种技术的进步不仅展示了人工智能领域内的快速发展，也为广大开发者和企业提供了更多的可能性。通过将这类先进的模型小型化，使得更多硬件条件下的用户能够享受到高性能计算带来的便利，这无疑是一个令人振奋的消息。然而，值得注意的是，虽然模型小型化方便了应用，但在处理复杂任务时，仍需权衡其性能与响应速度之间的关系。此外，随着技术的发展，如何确保算法的透明性和公平性，避免潜在的偏见问题，也是未来需要重点关注的方向。

　　 链式思维（CoT）推理模型在生成最终输出之前加入了“思考”阶段，用户可以借此窗口了解模型在得出结论前所经历的推理过程。与传统的大规模语言模型（LLMs）直接生成单次响应的方式不同，这种新型模型会在回答问题前进行更加深入的推理。通过这种方式，用户的视野得以拓宽，可以看到模型背后的假设和自我反思过程。虽然这可能会导致首次响应的时间有所延长，但无疑增强了模型的推理和分析能力，使用户能够更好地理解模型是如何得出其结论的。这一改进不仅提高了模型的透明度，也增强了用户对模型的信任感。

　　 推理模型在生成最终答案前，确实可能需要分析和处理大量的信息，这就像我们人类解决问题时所做的那样。这种通过分析多个角度来得出结论的方法，让模型在解答复杂的数学和科学问题时表现得尤为出色。以我所使用的AMD硬件配置为例，这些模型可以充分利用我的AMDRyzen AI处理器或Radeon显卡的强大性能，展现出先进的推理能力。 这种方法不仅展示了人工智能技术的进步，还反映了计算机硬件与软件算法之间的紧密联系。它证明了随着科技的发展，我们的工具不仅能更快地处理信息，还能更深入地理解问题的本质。这也让我们对未来充满期待，想象着这些技术如何继续改进，帮助我们在更多领域取得突破。

　　 如何在 AMD Ryzen AI和 Radeon显卡上运行 DeepSeek R1精简版"推理"模型

　　 请按照以下简单步骤操作，仅需几分钟（具体时间取决于您的网络环境）即可启动DeepSeekR1精简版模型。 这则新闻提醒我们，在当今技术快速发展的时代，越来越多的专业软件变得触手可及。对于研究者或爱好者来说，能够如此简便地部署一个复杂的深度学习模型无疑是一个巨大的进步。这意味着更多人可以参与到前沿技术的研究与应用中，促进了知识和技术的广泛传播。希望未来能有更多类似的简化工具，让科研更加高效便捷。

　　 请确认您使用的是可选驱动程序Adrenalin25.1.1，您可以通过点击此链接进行下载。

　　 第一步：请确保您已安装 25.1.1 可选版本或更高版本的 Adrenalin 驱动程序。

　　 第二步：请从 lmstudio.ai/ryzenai 下载 LM Studio 0.3.8 或更高版本。

　　 第三步：安装 LM Studio 后，您可直接跳过引导屏幕。

　　 第四步：安装LM Studio后，您可以点击“发现”选项。

　　 第五步：请选择您的DeepSeekR1Distill。类似Qwen1.5B这样的小型Distill能够提供非常快速的响应（并且是推荐的起点），而较大的Distill则具备更强的推理能力。所有这些模型都具有卓越的能力。以下表格详细列出了我们推荐的最大DeepSeekR1Distill尺寸：

　　 * = AMD推荐将所有Distill运行在Q4 K M量化模式。

　　 1 = 需要将可变显存设置为自定义：24GB。

　　 2 = 需要将可变显存设置为高。

　　 * = AMD推荐将所有Distill运行在Q4 K M量化模式。

　　 1 = 列出在没有部分GPU卸载的情况下最大支持的Distill。

　　 第六步：在右侧，确保选择了“Q4 K M”量化模式，然后点击“下载”。

　　 第七步：下载完成后，回到聊天设置页面，从下拉菜单中选择DeepSeekR1distill，并确认已勾选“手动调整参数”选项。

　　 第八步：在GPU卸载中，将滑块移到最大值。

　　 第九步：点击“模型加载”。

　　 第十步：在当前的技术趋势下，我们正见证着越来越多的推理模型选择在本地的AMD硬件上进行部署和运行。这种趋势不仅展示了AMD硬件的强大性能和稳定性，还反映了开发者们对于本地计算能力的持续信任和依赖。通过直接在本地硬件上运行这些模型，我们可以显著减少数据传输延迟，提高处理速度，并确保数据的安全性和隐私性。这对于那些需要即时反馈和高度安全性的应用场景来说尤为重要。因此，这不仅是技术上的一个进步，也是对用户需求和体验的一种深刻理解。 我的看法是：这种趋势表明了硬件性能与实际应用需求之间的紧密联系。随着技术的进步，如何平衡性能、成本和安全性成为了一个值得探讨的话题。本地AMD硬件的广泛应用可能会引发新一轮的技术革新，同时也提醒我们在追求高效能的同时，不应忽视数据安全和用户隐私的重要性。

　　 注释

　　 GD-97-我们提供第三方网站的链接仅为了方便用户，除非另有明确说明，对于这些链接网站的内容，AMD不承担任何责任，也不表示任何形式的认可。

　　 GD-220e-RyzenAI是一款集成了专用AI引擎、AMDRadeon图形引擎和Ryzen处理器核心的产品，可以实现AI功能。但其某些AI功能的启用需要OEM和ISV的支持，并且可能尚未针对RyzenAI处理器进行优化。RyzenAI处理器兼容以下型号：（a）AMD锐龙7040和8040系列处理器以及锐龙PRO7040/8040系列处理器，但不包含锐龙57540U、锐龙58540U、锐龙37440U和锐龙38440U处理器；（b）AMD锐龙AI300系列处理器和锐龙AIPRO300系列处理器；（c）所有AMD锐龙8000G系列桌面处理器，但不包含锐龙58500G/GE和锐龙38300G/GE；（d）AMD锐龙200系列处理器和锐龙PRO200系列处理器，但不包含锐龙5220和锐龙3210；（e）AMD锐龙AIMax系列处理器和锐龙AIPROMax系列处理器。在购买前，请务必向系统制造商确认这些功能的可用性。