近期，美團搜推機器學習團隊宣布了一項開源新進展，成功實現了對DeepSeek R1模型的無損INT8精度量化。這一成果在3月4日正式對外公布，標志著美團在深度學習模型優化方面取得了重要突破。
據了解，DeepSeek R1模型原本采用的是FP8數據格式的權重，這一特性使得它對GPU芯片類型有著嚴格的要求。具體而言，只有英偉達的新型GPU，如Ada和Hopper架構的芯片，才能夠支持該模型的部署。而對于其他型號的GPU，如廣泛應用的A100，則無法直接運行DeepSeek R1模型。
為了打破這一限制，美團的機器學習團隊進行了深入的技術研發，成功實現了對DeepSeek R1模型的INT8精度量化。量化后的模型不僅保持了原有的性能，還在部署上具備了更高的靈活性。目前，該量化代碼已經被整合進了開源LLM推理框架SGLang中，而量化后的模型也已經發布到了Hugging Face社區，供廣大開發者使用。
據官方測試，在A100 GPU上部署滿血版的DeepSeek R1模型，并基于INT8量化后，相比之前采用的BF16格式，吞吐量實現了50%的提升。這一成果不僅提升了模型的運算效率，還為更廣泛的應用場景提供了可能。
美團搜推機器學習團隊的這一開源成果，無疑為深度學習模型的優化和應用帶來了新的思路。通過量化技術，可以在不犧牲模型性能的前提下，提升模型的運算效率和部署靈活性。這對于推動深度學習技術的發展和應用具有重要意義。
美團團隊還將繼續探索深度學習模型的優化方法，不斷提升模型的性能和效率。相信在不久的將來，我們將會看到更多來自美團的開源成果和技術創新。
對于廣大開發者而言，這一開源成果無疑是一個福音。通過利用美團提供的量化模型和推理框架，他們可以更加高效地開發和部署深度學習模型，為人工智能技術的發展和應用貢獻自己的力量。
同時，我們也期待美團搜推機器學習團隊在未來能夠帶來更多優秀的開源成果和技術創新，為人工智能領域的發展注入新的活力。
