DeepSeek 通过架构设计、训练过程改进和推理优化来优化其模型以提高效率。这些策略侧重于降低计算成本，同时保持性能，使模型能够更快地训练和部署，而不会牺牲准确性。
首先，DeepSeek 使用高效的模型架构，以平衡大小和功能。例如，他们采用诸如稀疏注意力机制等技术来减少 transformer 层中的计算负载。这些机制不是处理序列中的所有令牌，而是专注于相关的子集，从而减少内存使用。他们还利用专家混合 (MoE) 设计，其中每个输入仅激活特定的模型组件。这种方法可以扩展模型容量，而不会成比例地增加计算成本。此外，知识蒸馏训练较小的模型来模仿较大的模型，从而将性能优势转移到紧凑、易于部署的版本中。
其次，通过混合精度训练和梯度检查点优化训练过程。混合精度对大多数操作使用较低的精度（例如，FP16）计算，同时对关键步骤保留较高的精度，从而在现代 GPU 上将训练速度提高 20-30%。梯度检查点通过在反向传播期间重新计算中间激活而不是存储所有中间激活来减少内存开销。 DeepSeek 还通过并行预处理和智能批处理来简化数据管道，确保 GPU 始终得到充分利用而没有空闲时间。对于分布式训练，使用 PyTorch 的 FSDP（完全分片数据并行）等框架来跨设备拆分模型，从而可以使用有限的硬件训练更大的模型。
最后，推理优化包括量化和硬件感知优化。训练后量化将模型权重从 32 位浮点数转换为 8 位整数，从而减少内存占用并加速推理高达 4 倍。 DeepSeek 还针对特定硬件定制模型，使用 TensorRT 或 ONNX Runtime 等工具来优化 GPU 或边缘设备的内核操作。诸如动态批处理等技术将多个推理请求分组到一个批处理中，从而提高吞吐量。此外，缓存机制存储重复查询的中间结果，从而避免冗余计算。这些步骤确保模型满足生产环境中的延迟和资源限制，同时保持响应能力。