I think that the training of…$10 billion models, yeah, could start sometime in 2025. Around these core compute costs sit additional high-cost layers: research, data acquisition and hosting, and a mix top-tier model to get reliable outputs. Instead, they can run cheaper models locally or via lower-cost API providers and achieve functionally similar results, especially when fine-tuned on task-specific data inference acceleration. Google’s TPU (Tensor Processing Unit) and Amazon’s Trainium chips are now core components of their AI stacks. Amazon claims its Trainium2 chips offer 30-40% better price-performance

chatbots, single-turn LLMs, or sentiment classifiers—are not agents. More concretely, an agent possesses core characteristics that allow it to act reliably and consistently on behalf of a user: 01 It leverages building agents Agent design foundations In its most fundamental form, an agent consists of three core components: 01 Model The LLM powering the agent’s reasoning and decision-making 02 Tools External For example, a step might instruct the agent to ask the user for their order number or to call an API to retrieve account details. Being explicit about the action (and even the wording of a user-facing

limits the maximum batch size and sequence length. 2.1.2. Low-Rank Key-Value Joint Compression The core of MLA is the low-rank joint compression for keys and values to reduce KV cache: c?? ? = ? ???h? their API service or open-weighted model, instead of referring to the results reported in their original papers. Suffixes of Erniebot-4.0 and Moonshot denote the timestamps when we called their API. 4.4

MobileNetv2 LaneNet 图TFLite1core 图TFLite4core 国QNNPACK 1core 四QNNPACK4core 四TVM1core 四TVM4core AiOS 1驱动万物智能 Alios TVM @ ARM CPU FP32 。，NHWC layout 。 For pointwise

Sparse Transformers, etc - Reduce precision with int8/float16 - very helpful to maintain model in core-private L1 dcaches - Use rational approximations for transcendentals (exp, tanh, erf, etc) - very lines of Relay IR) - A few days of work - TVM sampling model running in 30us on single server CPU core - Beat hand-written, highly optimized baselines (https://github.com/mozilla/LPCNet) by ~40% - Bonus:

multiple employees to contribute to TVML. ee Today we'ltouch on a few of those contribution areas: o Core Infrastructure Improvements to TVM o_uTVM: support for microcontrollers in TVM o_ Virtual Machine dynamic NNs support (w/ AWS folks) o_ Improved NLP support, with focus on transformers QQ octoML Core Infrastructure Refactors ee New Integer Analysis Infrastructure o_ Supports the ability to handle

Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Evaluation • Intel Cascade Lake 12-core Server • TFLite Pre-quantized Hosted Models© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All

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何静 能做什么？ 要怎么做？ 效果如何？ 一 能做什么？ 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 发 者能够负担得起高性能 AI 模型的训练和使用。  调用成本：DeepSeek R1 的 API 服务定价为每百万输入 tokens 1 元（缓存命中）/4 元（缓存未命中），每百万输出 tokens 16 元， 输出 API 价格仅为 OpenAI o1 的 3%。这种低廉的 API 价格进一 步降低了使用门槛。 DeepSeek R1 采用 MIT 许可协议开源发布，允许全球的研究者和开 MoE 架构效率高；长文本处理强； 中英文混合场景优化 在推理能力上稍逊于R1 在特定任务上稍逊于OpenAI O1 OpenAI OpenAI O1 闭源推理模型 复杂推理、文本生成 企业级 API 生态完善； 多模态交互流畅；开发者工具丰富 训练成本高；闭源且费用高昂； 中文支持弱于本土模型 OpenAI GPT-4o 闭源大语言模型 多语言处理、文本生成、 创意内容创作 全模态能力行业领先；

昆仑芯K200集群 企业级复杂任务推理 32B 壁彻算⼒平台+昇腾910B集群 科研计算与多模态处理 四、云端部署替代⽅案 1. 国内云服务商推荐 平台 核⼼优势 适⽤场景 硅基流动 官⽅推荐API，低延迟，⽀持多模态模型 企业级⾼并发推理 腾讯云 ⼀键部署+限时免费体验，⽀持VPC私有化 中⼩规模模型快速上线 PPIO派欧云 价格仅为OpenAI 1/20，注册赠5000万tokens 低成本尝鲜与测试 1. 成本警示： 70B模型：需3张以上80G显存显卡（如RTX A6000），单卡⽤户不可⾏。 671B模型：需8xH100集群，仅限超算中⼼部署。 2. 替代⽅案： 个⼈⽤户推荐使⽤云端API（如硅基流动），免运维且合规。 3. 国产硬件兼容性：需使⽤定制版框架（如昇腾CANN、沐曦MXMLLM）。 llama-gguf-split --merge DeepSeek-R1-UD-IQ1_M-00001-of-00004 chmod 600 /swapfile sudo mkswap /swapfile sudo swapon /swapfile 七、附录：技术⽀持与资源 华为昇腾：昇腾云服务 沐曦GPU：免费API体验 李锡涵博客：完整部署教程 结语 Deepseek R1 的本地化部署需极⾼的硬件投⼊与技术⻔槛，个⼈⽤户务必谨慎，企业⽤户应充 分评估需求与成本。通过国产化适配与云端服务，可显著降低⻛险并提升效率。技术⽆⽌境，