Nicksxs's Blog

deepseek-v3 和 deepseek-r1 是由深度求索公司推出的大语言模型，并且在生成效果上基本已经到达国内甚至全球的顶级水准，并且是免费使用，并且是开源的
连着用三个并且不是我文字能力差，而是真的佩服deepseek这家公司和创始人梁文峰，作为校友感觉是真的忝列门墙
早先了解的幻方量化就是一家小众低调但又多金的公司，奈何都是招的全栈工程师，可能不是太适合，当前对于deepseek来说那就更遥远了，从公开的不一定可靠的信息来看，目前在deepseek的都是像清北的博士这样的顶级人才，而且在人工智能这块，只是浅显地涉及过一些机器学习相关的工作，对于最前沿的大模型这块着实还有比较大的差距，当然也是在学习中。
虽然不是完全专业，但是对比大部分跟这个领域完全不相关的人来说，可能还是可以给出一些半专业的见解
首先例如 deepseek 只使用了很少的显卡来训练这一点也只是相对的，比如最新出的 grok 3 的20万卡，的确省了比较多资源，使用了2048张H800显卡，说实话这个也不是任何公司可以负担得起的，训练的总成本估计是560万美元，H800的价格预计在20万-40万元，后期因为禁售等可能涨价至后者，即使以20万一张的价格，光显卡的价格就需要4亿的资金，这不是随便一个公司就负担得起的，也得亏之前幻方就是靠机器学习做量化交易，原先就有显卡储备，并且盈利能力很强。
第二点是对于现在市面上乱七八糟的 deepseek 服务，因为实在太火了，导致 deepseek 的官方服务一直处于限流状态，然后就出现了各种说上线了 deepseek 大模型，以真实情况来讲除了少数几家本身就在做这个的，浑水摸鱼的存在比较多，例如用了 deepseek 的 api 接口的，或者是类似于我后面要讲的，只是部署了个蒸馏模型，因为全尺寸模型，再不用什么垃圾佬的省显卡黑科技的情况，671B的大小我通过 grok-3 的推理计算大概也需要 2000张H800显卡才能支持约100qps，这个可能也不是随便一家公司能负担得起的，并且还有这个带来的巨大能耗费用，只是把它跑起来因为模型文件有接近700G，那么至少需要 80G 现存的 H800 显卡 9张，为了推理效率更高，那要求就更高了。
而对于我们本地想使用这个模型的话，普通情况下也只能使用小尺寸的蒸馏后模型，这个效果肯定是跟deepseek官方和比如腾讯等大厂提供的全尺寸是没法比的，所以很多网上的视频和文章说教你本地部署 deepseek-r1 的绝大多数是这种蒸馏模型，因为普通人哪怕是最新的5090显卡也只有32G的显存，不可能载入全尺寸模型，按多卡算得 22 张 5090，我相信普通人很难搞到这么多显卡，并且常规的 U 有PCIE通道数量上线，单机不太可能能承载22张 5090。
而全尺寸的671B的模型跟常规家用电脑能跑起来的例如 7B 跟 14B 的差异类似于视频，480P的视频跟4K的视频，虽然都能看，但是效果来说还是差挺多，所以有些同学觉得官方的 deepseek 经常繁忙，而听信网上一堆文章说能直接在自己电脑上跑 deepseek-r1 的，可能还是以忽悠为主。本地自己的家用电脑部署主要是能够方便的使用例如 deepseek-r1 的小参数量蒸馏版本，来提供一些非高标准的要求，以及一些学习目的，比如我们可以在本地部署一个 7b 或者 14b 版本的模型，然后再基于这个模型加上 RAG 功能，这样就能把我们平常躺在那的笔记跟知识库变成一个能够更高效的提供知识检索的高级知识库。
这里我们使用LM Studio 在Windows 环境下部署一个 7b的蒸馏模型，比如 lmstudio-community/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf 这个模型，
首先这个模型是基于 Qwen2.5-Math-7B 通过监督微调（SFT）从 DeepSeek-R1 生成的数据集上训练得到的。 所以基础模型来说它是有目的性的，主要为数学方向做的训练，在此基础上会学习到 deepseek-r1 的推理能力
此前我们写过使用 ollama 来在本地跑谷歌开源的 Gemma 模型，因为 deepseek-r1 的这些蒸馏模型在ollama的支持没那么快，所以我是先用lm studio来跑了
Lm Studio 相比 ollama 来说是带有了 UI 界面的一个大模型运行软件，这样就更方便的可以开箱即用
从官网下载完安装完对应平台的 LM Studio 以后差不多是这样子, 我以Win10系统为例

默认还没有任何模型，我们可以点击左侧的搜索样图标

在这里可以进行模型的搜索，但是由于众所周知的原因，这个搜索模型的并不像ollama一样能够很顺畅地下载，一般国内网络是打不开的，或者说只有模型列表，但是无法打开详情页面，我们需要一些小操作
首先我们找到LM Studio的安装目录，例如我这样的 D:\Program Files\LM Studio 我的是自己修改过的，常规的方式可以在桌面 LM Studio 图标上右键，然后点击 “打开文件所在的位置” 就可以找到LM Studio 的安装目录了，然后继续打开安装目录中的 resources 文件夹，再打开其中的 app 目录，就可以看到一个 .webpack 文件夹，建议用 vscode 或者sublime 打开目录，然后全局搜索 huggingface.co 替换成镜像地址 hf-mirror.com，然后重新打开 LM Studio 就可以搜索到上面提到的模型了，可能是由于这个镜像站没那么充足的资源，一般是白天的下载速度会快一点，晚上一般速度不太行，有条件的可以上全局代理，不过幸好 LM Studio 是支持断点续传的，只是它的下载很容易超时后自动异常，并不会自动重试，，这是个比较头疼的地方。
下载完成后就可以在顶部选择模型

这里会有一些配置，比如显卡的超载情况，是否将模型完整载入内容，上下文长度，显卡我这边是笔记本上的 3060，只有6g的显存，所以用不了很大的模型，内存倒可以载入，但是除非只用cpu来运行，否则内存载入只是将从硬盘载入显存的速度加快了，因为普通的PC并不像Mac使用的是统一内存，当然目前好像有清华的团队已经搞出来使用kTransformer通过一张4090显卡加384G内存运行全尺寸的 deepseek-r1 ，这类暂时不考虑在内，如果只是一些简单的使用场景，可以把上下文的大小调小一些，这样可以加快生成速度
问一个比较简单的问题，也是我比较讨厌的问题
9.11跟9.08 哪个大


果然是以数学模型蒸馏出来的，其实很多用来话题讨论度比较高的用来比较大模型能力水平的都是比较没意义的，因为这种问题不依赖于大模型，甚至都不用搜索就能知道，会让这么大成本训练出来的大模型显得更加弱智，本身就不是为了这个而生的，唠叨的比较多，后面可以继续讲

在运行一个python写的小工具的时候碰到了这个问题
““Python.framework”已损坏，无法打开。 你应该将它移到废纸篓。”
一开始以为是常规问题，但是可能随着系统更新，也出现了比较不同的情况
首先进去”系统设置”->”隐私和安全性”
一开始是长这样的

发现没有任意来源了，
于是搜索了下，可以直接在当前环境下开启，这个是区别于之前的经验的，因为之前关闭 spctl 好像是需要进恢复模式的
我试了下在 mac os 14.3 中目前是可以直接把这个关闭掉

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sudo spctl --master-disable

关闭后重新打开系统设置
就能看到任意来源了

捎带解释下这个 spctl 的意思是 System Policy Control
用于管理系统策略控制。 禁用Gatekeeper的主开关，允许运行任何来源的应用。
此命令会降低Mac的安全性，因为它允许运行未经验证的应用。 启用后，需小心下载和运行应用。
所以还是需要小心关闭，一般在确认来源可靠才能关闭

最近发现博客上那个阅读次数的功能有点问题，因为是基于leancloud的功能，然后前几天打开了下 leancloud.app 这个网站，发现打不开了，以为是不提供服务了，因为当时刚好没精力就没仔细去研究，后面点开具体一篇文章，提示说Counter未初始化，本身这个功能是基于 leancloud 实现的计数器，需要在博客构建的时候初始化本次新增文章的一个类似于键值对的计数对。
第一步思考的错误是网站搞错了，leancloud 的官网地址是 leancloud.cn，leancloud 的正确官网是可以打开的。
那么第二步的思考是可能换了接口或者调用方式，因为打开以后要求验证手机号码，以为是也加强了审核，需要通过手机绑定后才能继续访问，
第二步这个手机验证完成后，发现还是不能够正常使用，开始注意具体的提示信息，是否真的就只是counter没初始化
因为我的博客是会同步推送到自己的另一个 gitea 服务，最近应该是入口 traefik 的状态有点异常，导致无法同步到gitea服务，但是不影响正常推送到github的page服务
第三步的问题随着这个思考就想到了，因为hexo在部署推送的时候是逐个串行地往目标部署点推送的，比如我有github跟gitea，还有个其他的部署点，那么假如前面gitea的出现了问题，后续的就没法往下推送了，正巧 leancloud 的这个计数服务是通过部署点实现的，在部署日志中会有

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INFO  Deploying: leancloud_counter_security_sync

那么问题就差不多解决了，只是 traefik 这个问题还要看下，尝试把 traefik 的 docker-compose 启动起来，发现 80 端口被占了，
这时候就又是一个经典问题了，首先是找到哪个进程占用了这个端口

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lsof -i:80

通过这个命令也可以，当然也可以通过 netstat，只是我一直记不住，用的不太多
发现是这个 apache2，就是重启ubuntu后默认启动的 apache 的 http 服务器，
只是这里需要注意下，它的服务名是 apache2 ，而不是httpd
所以可以通过

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systemctl stop httpd

来关闭，同时可以用

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systemctl disable httpd

直接把这个自启动的给干掉，省得每次重启都有这个问题，这一连串的排查还是比较有意思的

之前写了这么一篇标题党，只是这个的确是比较头疼的事情，brew更新了下，php就不能用了，这里面主要是 icu4c 这个库的更新导致的，比如最近我又碰到了
, 正好又解决了下
因为后续brew在 m系列芯片的mac上有了更新，所以之前那篇需要有一些改动，
首先是这个目录 $(brew --prefix)/Homebrew/Library/Taps/homebrew/homebrew-core/Formula
目前这个替换符 $(brew --prefix) 还是有效的，不过路径变更为了 /opt/homebrew，但是后面的路径改变了，变成了 /Library/Taps/homebrew/homebrew-core/Formula
中间少了 Homebrew , 这是第一点，
第二点是对于这个文件 icu4c.rb 的重新安装
因为目前我还在使用 php 7.4 版本，依赖的是 icu4c 的 71 版本，所以就切换到类似于 e3317b86c11c644e88c762e03eb7b310c3337587 这个 commit id 这样，

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git checkout -b icu4c-71  e3317b86c11c644e88c762e03eb7b310c3337587

但是由于目前的brew已经没有 switch 命令了，所以只能把最新版本的卸载掉，再进行安装老版本
先通过

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brew uninstall icu4c

卸载老版本的 icu4c
然后再使用

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brew reinstall ./icu4c.rb

安装 71 版本的，这样就能解决这个问题
第三个问题会在安装时出现
类似于

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attestation verification failed: Failure while executing; `/usr/bin/env GH_TOKEN=****** /usr/local/bin/gh attestation verify /Users/xxx/Library/Caches/Homebrew/downloads/

这样的操作，可以通过设置常量的形式来解决

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export HOMEBREW_NO_VERIFY_ATTESTATIONS=true

这样就不去做这个验证了

前两天拜读了章亦春大佬的关于Dynamic Tracing的文章，觉得对现在碰到的一些问题有了一些新的思考，为了能有所产出就先写一点简单的学习记录
首先这个systemtap类似于一个linux系统层面的探针工具，可以让用户去监控系统的各种活动
以阿里云的 ubuntu 22.04 为例，
首先我们需要安装 systemtap-sdt-dev 这个包，
然后因为通过c的方式比较常规，我是想研究下针对像 php 这种怎么去监控
我们需要一个编译参数带上--enable-dtrace 的php版本
然后在编译完后我们写一个简单的测试脚本

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<?php
function a($b, $c) {
    return $b + $c;
}
sleep(1);
echo a(1, 2);

这其实主要是为了触发系统调用
然后重点就是systemtap的脚本，它有点类似于c的代码，结构主要是 “事件” - “处理器”
比如我监听到了php发起了一个系统调用，那这个时候我想把它记录下来，打印日志这种

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probe syscall.*
{
  if (execname() == "php") {
      printf ("%s(%d) open, call %s \n", execname(), pid(), name)
  }
}

这里就是针对所有的系统调用，如果是由php发起调用，那就打印出来pid和系统调用的名字（name就是这里的系统调用名字）

事件

syscall.system_call 只是其中一类事件
还有对虚拟文件系统的操作 vfs.file_operation
内核的方法调用 kernel.function("function")
比如 probe kernel.function("*@net/socket.c") { }
还有可以是内核的一些追踪点
kernel.trace("tracepoint")
比如 kernel.trace("kfree_skb") 这个表示每次当内核中的network buffer被释放的时候触发
还有的是时间时间
timer events
比如

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probe timer.s(4)
{
  printf("hello world\n")
}

每4秒打印一个 hello world
还有这些

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timer.ms(milliseconds)
timer.us(microseconds)
timer.ns(nanoseconds)
timer.hz(hertz)
timer.jiffies(jiffies)

处理器

最常规的一类就是打印信息了
printf ( ) Statements
这个跟c语言也很像，可以用%s 跟 %d 作为占位符来填充字符串和数字
然后就是一些定义好的取值方法
execname() (a string with the executable name)
就比如刚才的php，
线程id

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tid()
The ID of the current thread.

用户id

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uid()
The ID of the current user.

比如系统调用就直接用 name
还有很多可以研究，第一篇学习就先到这里