咱把這張 DeepSeek-R1 的架構(gòu)圖拆成幾塊嘮，保證小白也能聽懂！就當(dāng)是帶著大家“逛” 模型從訓(xùn)練到能用的 “流水線工廠”，每個模塊是干啥的、數(shù)據(jù)咋流動，一一說清楚～

一、Offline Training Pipeline（離線訓(xùn)練流水線）

這部分是 **“模型的產(chǎn)房”**，負(fù)責(zé)把 “基礎(chǔ)模型胚子” 打磨成能用的智能模型，就像工廠里把原材料加工成半成品～

1. Base Model（DeepSeek - V3 - Base） 模型“毛坯”

• 是啥：可以理解成 “模型的地基”！就像蓋房子先打地基，這里是最基礎(chǔ)的模型版本，已經(jīng)學(xué)了很多通用知識（比如語言規(guī)律、常識等），但還得繼續(xù)調(diào)教。

• 角色：所有后續(xù)訓(xùn)練的 “起點”，是個有潛力的 “好學(xué)生苗子”，但得接著教它更貼合需求的技能。

• 技術(shù)：大語言模型基礎(chǔ)架構(gòu)（Transformer架構(gòu)，理解文字的核心邏輯）

2. RL stage（強化學(xué)習(xí)階段） RL Trainer → R1 - Zero

• 是啥：可以簡單想成 “給模型請個教練”！RL（強化學(xué)習(xí)）就是讓模型在練習(xí)中，根據(jù) “表現(xiàn)好壞” 調(diào)整自己。這里的 RL Trainer 是負(fù)責(zé)教模型的 “教練工具”，把基礎(chǔ)模型 “訓(xùn)練” 成 R1 - Zero 這個版本。

• 技術(shù)：強化學(xué)習(xí)（RL）算法，像給模型發(fā)“小紅花”（獎勵）或“小鞭子”（懲罰），讓它記住好行為。

• 數(shù)據(jù)流：Base Model 把自己 “交” 給 RL Trainer，經(jīng)過強化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練（就像學(xué)生聽教練指令練習(xí)），輸出 R1 - Zero。可以理解成：地基打好 → 教練帶著練 → 變成 “初級優(yōu)化版模型”。

3. seed SFT （監(jiān)督微調(diào)）SFT Seeder → Intermediate

• SFT 是啥：SFT 就是 “監(jiān)督微調(diào)”，簡單說就是 “給模型喂更精準(zhǔn)的練習(xí)題 + 答案”，讓它學(xué)更具體的技能。比如教它怎么好好聊天、回答問題。

• 模塊角色：SFT Seeder 是執(zhí)行 “監(jiān)督微調(diào)” 的工具，拿 R1 - Zero 當(dāng) “學(xué)生”，用更細(xì)致的訓(xùn)練（seed SFT 階段），把它變成 Intermediate（中間版本模型）。

• 技術(shù)：監(jiān)督微調(diào)（SFT），人工標(biāo)注好數(shù)據(jù)，教模型“正確答案長這樣”。

• 數(shù)據(jù)流：R1 - Zero 進(jìn)入 SFT Seeder 接受監(jiān)督微調(diào) → 變成更懂 “怎么干活” 的 Intermediate。相當(dāng)于：初級優(yōu)化版學(xué)生 → 做專項練習(xí)題 → 變成中級優(yōu)化版學(xué)生。

4. RL alignment（強化學(xué)習(xí)對齊） RL Aligner → R1

• 是啥：繼續(xù) “優(yōu)化模型的表現(xiàn)”！可以理解成 “讓模型更懂人類需求”，調(diào)整模型的回答，讓它更貼合人類期望（比如更安全、更有用）。RL Aligner 就是干這個的工具。

• 技術(shù)：強化學(xué)習(xí) + 人類反饋（RLHF），結(jié)合人工審核數(shù)據(jù)，教模型“這么說才對”。

• 數(shù)據(jù)流：Intermediate 模型進(jìn)入 RL Aligner，經(jīng)過這一輪強化學(xué)習(xí)對齊 → 變成 R1（更成熟的模型版本）。相當(dāng)于：中級優(yōu)化版學(xué)生 → 再調(diào)整學(xué)習(xí)，變得更符合人類要求 → 變成高級優(yōu)化版學(xué)生。

5. distillation inputs（蒸餾輸入） Distiller → Distilled Models

• 蒸餾是啥：可以理解成 “給模型 ‘瘦身’ 但不減本事”！就像把一大杯濃縮果汁，提煉成一小杯更濃的，模型變小了，但核心能力保留（甚至更精煉）。Distiller 就是負(fù)責(zé) “蒸餾” 的工具。

• 技術(shù)：知識蒸餾（把大模型當(dāng)老師，小模型當(dāng)學(xué)生，學(xué)生學(xué)老師的本事）。

• 數(shù)據(jù)流：R1 模型作為 “原材料”，被 Distiller 用蒸餾技術(shù)處理 → 輸出 Distilled Models（更輕巧、能高效干活的模型）。相當(dāng)于：高級優(yōu)化版學(xué)生 → 被提煉精華 → 變成 “精簡高效版學(xué)生”。

二、Hugging Face Hub + GitHub Repo（模型 & 代碼 “倉庫”）

這倆是 **“模型和資料的存儲庫”**，就像工廠里的 “倉庫”，存著訓(xùn)練好的模型、代碼、說明文檔這些東西～

1. Hugging Face Hub

• 是啥：全球很多 AI 開發(fā)者在用的 “模型倉庫”，可以存模型、分享模型。相當(dāng)于一個 “模型超市”，大家能在這拿到訓(xùn)練好的模型。

• 數(shù)據(jù)流：前面離線訓(xùn)練好的各種模型（R1、Distilled Models 等），會被 “推”（push artifacts）到這里存著；后面需要用模型的地方（比如在線服務(wù)），會從這里 “拉”（model pull）模型用。

2. GitHub Repo（GitHub 倉庫）

• 是啥：程序員們常用的 “代碼 + 文檔倉庫”，存著項目的代碼、使用說明、許可證（License）、研究論文這些。相當(dāng)于一個 “項目說明書大全”。

• 里的小模塊：

  • License/LICENSE：模型能用的 “規(guī)則說明書”（比如能不能商用、能不能修改）。

  • Static Assets/figures/：存圖片、圖表這些 “輔助資料”（比如架構(gòu)圖可能存在這）。

  • Documentation/README.md：最核心的 “使用說明書”！教你咋用這個模型、咋部署、有啥功能。

  • Research Papers/DeepSeek_R1.pdf：模型背后的 “學(xué)術(shù)論文”，講研發(fā)思路、技術(shù)細(xì)節(jié)（大佬們愛看，小白好奇也能瞅兩眼）。

三、External Services（外部服務(wù)） + Clients & UI（用戶咋用模型）

這部分是 **“模型咋和外界互動”**，包括模型需要的 “外部資源”，以及用戶（像咱普通人）咋接觸、使用模型～

1. External Services（外部服務(wù)）

• Hugging Face (external)：前面說過的 “模型倉庫”，這里是 “外部版”，可以理解成模型訓(xùn)練時，可能需要從這下載一些基礎(chǔ)資料、工具。

• DeepSeek Platform (external API)：DeepSeek 自己的 “外部接口平臺”，可以簡單想成 “模型和外界溝通的特殊通道”，比如訓(xùn)練模型時，需要從這拿數(shù)據(jù)、或者把訓(xùn)練好的東西存這。

2. Clients & UI（用戶咋用模型）

• Web Chat (ui.chat.deepseek.com)：最直觀的 “用戶界面”！就是咱普通人能用的 “網(wǎng)頁聊天框”，打開網(wǎng)址就能和模型聊天、問問題，像用 ChatGPT 網(wǎng)頁版一樣。

3. Online Serving（模型在線服務(wù) “流水線”）

這部分是 **“模型咋變成能用的 ‘聊天工具’ 給用戶用”**，像工廠里 “把倉庫的半成品變成商品，送到用戶手里”～

（1）DeepSeek API Gateway (platform.deepseek.com)

• 是啥：可以理解成 “模型服務(wù)的總大門”！用戶（不管是網(wǎng)頁聊天、還是其他方式）要用模型，都得經(jīng)過這個 “大門” 調(diào)度。相當(dāng)于餐廳的 “前臺”，負(fù)責(zé)接用戶需求，再分配給后面的 “廚師（模型）”。

（2）Model Serving Fleet + vLLM Server

• Model Serving Fleet：可以想成 “模型服務(wù)的 ‘運輸車隊’”，負(fù)責(zé)把用戶需求 “運” 到能處理的地方。

• vLLM Server：是個 “高效跑模型的工具”！專門優(yōu)化模型運行速度，讓模型回答又快又穩(wěn)。

• 數(shù)據(jù)流：用戶通過 Web Chat 發(fā)請求 → 經(jīng)過 DeepSeek API Gateway → 交給 Model Serving Fleet → 調(diào)用 vLLM Server 里的模型干活。相當(dāng)于：用戶點單 → 前臺接單 → 運輸隊送單 → 高效廚房（vLLM）做菜。

（3）User CLI / SDK + SGLang Server

• User CLI / SDK：給 “想自己開發(fā)、調(diào)試模型的人” 用的工具。CLI 是命令行（比如程序員在黑框框里輸指令調(diào)模型），SDK 是軟件開發(fā)工具包（給開發(fā)者寫代碼用的 “積木”）。

• SGLang Server：專門處理 “用特殊語言（SGLang）和模型交互” 的工具，讓模型能理解更復(fù)雜的指令、流程。

• 數(shù)據(jù)流：如果是開發(fā)者用 User CLI / SDK 發(fā)請求 → 經(jīng)過 DeepSeek API Gateway → 可能調(diào)用 SGLang Server 處理（比如復(fù)雜指令）→ 再讓模型干活。相當(dāng)于：開發(fā)者自己寫程序調(diào)模型 → 前臺接需求 → 特殊語言處理中心（SGLang）翻譯 → 模型干活。

四、總結(jié)：整個架構(gòu)的 “數(shù)據(jù)流” 大流程

可以把整個 DeepSeek - R1 架構(gòu)想成 **“從訓(xùn)練模型 → 存模型 → 給用戶用” 的完整流水線**，數(shù)據(jù) / 模型像 “流水” 一樣流動：

1. 訓(xùn)練流水：Base Model（地基）→ 經(jīng)過 RL Trainer（教練1）→ R1 - Zero（初級版）→ 經(jīng)過 SFT Seeder（練習(xí)題）→ Intermediate（中級版）→ 經(jīng)過 RL Aligner（教練2）→ R1（高級版）→ 經(jīng)過 Distiller（提煉）→ Distilled Models（精簡版）。

2. 存儲流水：訓(xùn)練好的模型（R1、Distilled Models 等）→ 被 “推” 到 Hugging Face Hub（模型倉庫）和 GitHub Repo（代碼 / 文檔倉庫）存著。

3. 使用流水：用戶（不管是普通網(wǎng)頁聊天，還是開發(fā)者寫代碼）→ 發(fā)需求到 DeepSeek API Gateway（總大門）→ 調(diào)度 Model Serving Fleet（運輸隊）→ 調(diào)用 vLLM Server 或 SGLang Server（高效廚房 / 特殊翻譯）→ 從 Hugging Face Hub 拉模型干活 → 給用戶輸出回答！

這樣一套流程走完，一個從 “啥也不是的基礎(chǔ)模型” 到 “能陪你聊天、干活的 AI” 就誕生啦～ 下次再看這張圖，就知道每個模塊是 “工廠” 里的哪個環(huán)節(jié)、數(shù)據(jù)咋從訓(xùn)練到你聊天框里啦！