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如何在服务器上部署deepseek r1

Answer

以下是在服务器上部署 DeepSeek R1 的步骤：

  1. 环境配置：
    • 访问 DeepSeek 的官网（https://www.deepseek.com/）。
    • 进入右上角的 API 开放平台。
    • 若没有赠送的余额，可以选择充值，支持美元和人民币两种结算方式以及各种个性化的充值方式。
    • 创建一个 API key，注意 API key 只会出现一次，请及时保存下来。
  2. 设置代码编辑器：
    • 下载 Cursor（https://www.cursor.com/）或 VSCode（https://code.visualstudio.com/），只要代码编辑器可以下载插件即可。
    • 以 Cursor 作为代码编辑器为例，下载安装后，在插件页面搜索并安装 Roo-cline。
    • 安装完后，打开三角箭头，就可以看到 Roo-Cline。
    • 选中 Roo-Cline，并点击齿轮，进入设置，依次设置：
      • API Provider：选择 DeepSeek。
      • API Key：填入已创建的 key。
      • 模型：选择 DeepSeek-reasoner。
      • 语言偏好设置。
      • 记得把 High-Risk 选项都打开，这样 AI 才能帮你自动生成文件。最后做完所有不要忘记点击 Done 保存修改。
  3. 在聊天框输入产品需求，输入需求后点击星星优化提示词，最终得到想要的结果。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Yeadon：cursor杀手！？超强性价比开发方案曝光！DeepSeek-R1+Roo-Cline

首先到deepseek的官网（https://www.deepseek.com/）进入右上角的API开放平台早期deepseek是有赠送额度，如果像我一样没有赠送的余额，可以选择去充值支持美元和人民币两种结算方式，以及各种个性化的充值方式创建一个API key注意，API key只会出现一次请及时保存下来[heading3]设置代码编辑器[content]接下来，下载cursor（https://www.cursor.com/），或者vscode（https://code.visualstudio.com/），都没问题，只要代码编辑器可以下载插件即可接下来，以cursor作为代码编辑器为例，下载安装后，在插件页面搜索并安装Roo-cline安装完后，我们打开这个三角箭头，就可以看到Roo-Cline选中Roo-Cline，并点击齿轮，进入设置，依次设置配置基本参数：API Provider：选择DeepSeekAPI Key：填入已创建的key模型：选择DeepSeek-reasoner语言偏好设置小贴士：记得把High-Risk选项都打开，这样AI才能帮你自动生成文件哦！✨最后做完所有不要忘记点击Done保存修改在聊天框输入产品需求tips：输入需求后点击这个blingbling的星星，优化提示词最终，得到想要的结果，deepseek-r1的加持下基本上是一遍过，各种特效效果交互逻辑也都正确。画面也算优雅，交互效果也不错，是我想要的。

详解：DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

[heading3]游戏科学创始人、黑神话悟空制作人冯骥：年前还是认真推下DeepSeek吧。V3已经用了一个月，但R1仅仅用了5天，不得不来发这条微博。先讲一句暴论：DeepSeek，可能是个国运级别的科技成果。为了讲清楚这个成果有多惊人，我打个比方：如果有一个AI大模型做到了以下的任何一条，都是超级了不起的突破——1、强大。比肩O1的推理能力，暂时没有之一2、便宜。参数少，训练开销与使用费用小了一个数量级3、开源。任何人均可自行下载与部署，提供论文详细说明训练步骤与窍门，甚至提供了可以运行在手机上的mini模型。4、免费。官方目前提供的服务完全免费，任何人随时随地可用5、联网。暂时唯一支持联网搜索的推理模型（o1还不支持）6、本土。深度求索是一家很小规模的年轻中国公司，由没有海外经历甚至没有资深从业经验的本土团队开发完成上面的六条，DeepSeek全部、同时做到了。实在太6了，6到不真实。如果这都不值得欢呼，还有什么值得欢呼？那么，现在看到这条微博的你应该去做什么呢？1、请直接访问：网页链接马上用起来，也有移动APP

DeepSeek

1.AI特性定位多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入动态上下文：对话式连续记忆（约4K tokens上下文窗口）任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式1.系统响应机制采用意图识别+内容生成双通道处理自动检测prompt中的：任务类型/输出格式/知识范围反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感[heading2]二、基础指令框架[content]如果不知道如何表达，还是可以套用框架指令[heading3]1.四要素模板[content]示例：[heading3]2.格式控制语法[content]强制结构：使用```包裹格式要求占位符标记：用{{}}标注需填充内容xq优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项示例：[heading2]三、进阶控制技巧[heading3]1.思维链引导[content]分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差[heading3]2.知识库调用[content]领域限定指令：基于2023版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌文献引用模式：以Nature 2022年发表的论文为参考，解释CRISPR-Cas9最新突破[heading3]3.多模态输出

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DeepSeek可以文生图吗
DeepSeek 可以文生图。 DeepSeek 深夜发布的大一统模型 JanusPro 将图像理解和生成统一在一个模型中。全新的 Emu3 仅通过预测下一个 token 这一建模范式进行训练，可完成文本、图像、视频三种模态数据的理解和生成。Emu3 支持高质量文生图，支持灵活的分辨率和风格。 JanusPro7B 远好于 Janus，更稳定，提示词更短。JanusPro 是一个统一理解和生成多模态语言模型（MLLM），它将多模态理解和生成的视觉编码解耦。 此外，DeepSeek 开源的多模态模型 JanusPro 寓意古罗马双面神雅努斯，既能进行视觉理解，也能生成图像。与 DALLE 3 相比，JanusPro 在参数上领先，并具备图像识别、地标识别等多种能力。该模型通过更优化的训练策略、更海量的数据和更大规模的参数（70 亿）实现了更强的智能表现。
2025-02-05
deepseek的提问方式和指令输入规则是什么
DeepSeek 的提问方式和指令输入规则如下： 核心原理认知： AI 特性定位：支持文本/代码/数学公式混合输入，具有动态上下文（约 4K tokens 上下文窗口）和任务适应性（可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式）。 系统响应机制：采用意图识别+内容生成双通道处理，自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围，对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。 基础指令框架： 四要素模板：如果不知道如何表达，可套用框架指令。 格式控制语法：强制结构使用```包裹格式要求，占位符标记用{{}}标注需填充内容，优先级符号>表示关键要求，!表示禁止项。 进阶控制技巧： 思维链引导：分步标记法，如请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估；苏格拉底式追问，在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差。 知识库调用：领域限定指令，如基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌；文献引用模式，如以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破。 性能监测体系：包括需求理解准确率（复杂需求首轮响应匹配度）、知识迁移能力（跨领域案例应用的合理性）、思维深度指数（解决方案的因果链条长度）。新一代交互范式建议采用「人机共谋」模式、启动「思维可视化」指令、实施「苏格拉底式对话」。通过将深度思考能力与场景化需求结合，可解锁 DeepSeek 的「认知增强」模式，建议通过 3 轮迭代测试（需求表达→深度追问→方案优化）建立个性化交互模式。
2025-02-05
deepseek的背景、能力范围和应用场景
DeepSeek 具有以下背景、能力范围和应用场景： 背景： DeepSeek 以小成本实现了媲美领先 AI 产品的性能，并在全球主要市场 App Store 登顶。 其创始人梁文锋强调团队文化与长远智能探索，引发全球 AI 热潮。 能力范围： 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入。 动态上下文：对话式连续记忆（约 4K tokens 上下文窗口）。 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 系统响应机制：采用意图识别+内容生成双通道处理，自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围，对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。 基础指令框架：包括四要素模板、格式控制语法等。 进阶控制技巧：如思维链引导、知识库调用、多模态输出等。 中文场景表现优秀，数学能力不错，编程能力逊于 GPT。 采用 GRPO 算法替代传统 PPO，提升语言评价灵活性与训练速度。 应用场景： 日常写作和表达。 数学和编程相关任务。 可基于特定领域如 2023 版中国药典进行知识调用。 能够进行图像理解和生成，如开源的多模态模型 JanusPro 具备图像识别、地标识别等多种能力。
2025-02-05
VS code使用deepseek
以下是关于在 VS code 中使用 DeepSeek 的相关信息： 首先，前往 DeepSeek 的官网（https://www.deepseek.com/），进入右上角的 API 开放平台。早期 DeepSeek 有赠送额度，如果没有赠送余额，可以选择充值，支持美元和人民币两种结算方式以及各种个性化的充值方式，并创建一个 API key，注意 API key 只会出现一次，请及时保存下来。 然后，下载 VS code（https://code.visualstudio.com/），只要代码编辑器可以下载插件即可。 接下来，以 Cursor 作为代码编辑器为例，下载安装后，在插件页面搜索并安装 Roocline。安装完后，打开三角箭头，就可以看到 RooCline，选中 RooCline，并点击齿轮，进入设置，依次设置： 配置基本参数： API Provider：选择 DeepSeek API Key：填入已创建的 key 模型：选择 DeepSeekreasoner 语言偏好设置 小贴士：记得把 HighRisk 选项都打开，这样 AI 才能帮你自动生成文件。 最后做完所有不要忘记点击 Done 保存修改，在聊天框输入产品需求。输入需求后点击星星优化提示词，最终，在 deepseekr1 的加持下基本上能一遍得到想要的结果，各种特效效果交互逻辑正确，画面优雅，交互效果不错。 您还可以在此处（https://docs.cursor.com/context/@symbols/@codebase）查看有关@Codebase 的更多信息。使用 Cursor 代码库聊天时，@Codebase 会进行更详细的搜索。
2025-02-05
deepseek
DeepSeek 不是“中国式创新”的产物，其在硅谷受到关注和追逐并非近期之事。早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发小范围轰动，相关论文也在 AI 研究界被广泛分享和讨论。当时在国内舆论场，DeepSeek 被描绘成“大模型价格战的发起者”，形成平行时空的感觉。 DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的。如果 V3 是 DeepSeek 的 GPT3 时刻，接下来的发展充满未知，但有趣的事还在后头。DeepSeek 应会为全人类的人工智能事业做出更大贡献，且已是中国最全球化的 AI 公司之一，赢得全球同行甚至对手尊重的秘方也是硅谷味儿的。 在案例方面，Deepseek 输出结果有诸多神来之笔，如在独白文本中自行加入括号中的场景描述，增强画面感，还能预判用户需求。如对于“玄武门之变结束的当天，李世民在深夜写下一段独白，你觉得他会写什么？”的提示词，能想到给输出加上文学性，展现出“高级的智能”，但存在与史实不符的商榷点。
2025-02-05
deepseek
DeepSeek 是一家具有独特特点的公司。 首先，DeepSeek 不是“中国式创新”的产物，将其比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的，认为其秘方是多快好省也不全面。早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发小范围轰动，其论文也在 AI 研究界被广泛分享和讨论。当时在国内舆论场，DeepSeek 被描摹成“大模型价格战的发起者”，形成平行时空的感觉。这表明 DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的。 其次，如果 V3 是 DeepSeek 的 GPT3 时刻，接下来的发展无人知晓，但有趣的事还在后头。DeepSeek 应会为全人类的人工智能事业做出更大贡献，且它已是中国最全球化的 AI 公司之一，赢得全球同行甚至对手尊重的秘方也是硅谷味儿的。 此外，DeepSeek 在输出结果方面有一些神来之笔，如在独白文本中“自作主张”地加入括号中的场景描述，增强画面感，还能预判用户需求。例如对于“玄武门之变结束的当天，李世民在深夜写下一段独白，你觉得他会写什么？”的提示词，能给出符合预期且具有文学性的输出。但值得商榷的是，根据史实，魏征是在玄武门之变之后才见到李世民。
2025-02-05
哪些ai软件能制作r18图片
制作 R18 图片是不符合道德和法律规范的行为，因此没有合法的 AI 软件可以用于此目的。AI 技术应当被用于有益和合法的用途。
2025-01-27
如何在手机上部署deepseek R1
以下是在手机上部署 deepseek R1 的步骤： 1. 访问 deepseek 的官网（https://www.deepseek.com/）。 进入右上角的 API 开放平台。 早期 deepseek 有赠送额度，若没有赠送余额，可选择充值，支持美元和人民币两种结算方式以及各种个性化充值方式。 创建一个 API key，注意 API key 只会出现一次，请及时保存。 2. 设置代码编辑器： 下载 cursor（https://www.cursor.com/）或 vscode（https://code.visualstudio.com/），只要代码编辑器可以下载插件即可。 以 cursor 作为代码编辑器为例，下载安装后，在插件页面搜索并安装 Roocline。 安装完后，打开三角箭头，可看到 RooCline。 选中 RooCline，并点击齿轮，进入设置，依次设置： 配置基本参数： API Provider：选择 DeepSeek。 API Key：填入已创建的 key。 模型：选择 DeepSeekreasoner。 语言偏好设置。 小贴士：记得把 HighRisk 选项都打开，这样 AI 才能帮您自动生成文件。 最后做完所有不要忘记点击 Done 保存修改。 3. 在聊天框输入产品需求，输入需求后点击这个 blingbling 的星星，优化提示词，最终得到想要的结果，在 deepseekr1 的加持下基本上是一遍过，各种特效效果交互逻辑也都正确。画面也算优雅，交互效果也不错。
2025-01-26
DeepSeek R1和ChatGPT相比有什么优势？
DeepSeek R1 与 ChatGPT 的优势比较如下： 在数字乘法任务中，ChatGPT 和精简版的隐式 CoT 模型无法达到 100%的准确率，而从头开始训练的 DeepSeek R1 在将扩散采样步骤设置为 1 的情况下，能够保持显著的吞吐量同时达到 100%的准确率。 在数学问题求解常用基准测试中，GPT4 相对于 ChatGPT 表现出显著的改进，GPT4 在许多复杂问题中展示了更深入的理解，并能够应用适当的推理。而 ChatGPT 通常会采用低级启发式方法，提到与问题仅是表面相关的公式和概念，表明缺乏实际理解。
2025-01-22
Rabbit R1 是什么
Rabbit R1 是一款新型人工智能驱动的移动设备，通过高级语音命令简化了应用程序的使用。售价 199 美元，配备 360 度摄像头、触摸屏和 4G 连接。据其公司介绍，Rabbit OS 是首个建立在 Large Action Model（LAM 大动作模型）上的操作系统。在 AI 功能层面，LAM 与 LLM 的区别在于，可以处理自然语言并转化为可执行任务。LAM 能与常见应用（如 Apple Music、Uber、eBay 和 Amazon 等）交互；支持语音命令，代表用户执行复杂任务，如制定旅行行程、订票、购物、发送信息、控制音乐、回答查询等。
2024-04-16
comfyui无法连接服务器
ComfyUI 无法连接服务器可能有以下原因和解决办法： 1. 网络问题导致无法从 GitHub 下载资源： 可以使用国内镜像，参考文档中的说明。 直接从 GitHub 网页下载资源，然后放到对应的文件路径。 2. 终端连接不上 GitHub 可能是因为网络未做到终端 FanQiang，需要配置好代理。具体端口要根据自己的 FanQiang 服务来看，最好把这个配置到默认的终端启动项里边：export https_proxy=http://127.0.0.1:7890 http_proxy=http://127.0.0.1:7890 all_proxy=socks5://127.0.0.1:7890 。或者考虑使用第三方镜像站下载，如 TUNA（）。 此外，安装 ComfyUI 还有以下电脑硬件要求： 1. 系统：Windows7 以上（不建议使用 XP 系统）。 2. 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 3. 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 注：mac 系统、AMD 显卡、低显卡的情况也可以安装使用，但功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验，个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。
2024-11-30
我想在云服务器部署使用 dify 和 comfyui ，云服务器机器配置需要什么要求呢
在云服务器部署使用 Diffy 和 ComfyUI ，云服务器机器配置要求如下： 1. 系统：Windows 7 以上。 2. 显卡要求：NVIDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。但 SDXL 出来后提高了运行配置，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。 3. 硬盘：留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。硬盘会影响加载模型的速度，最好把软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上。 4. 内存：最低 32GB，越高越好，最低配会经常爆显存。 需要注意的是，ComfyUI 相比 WebUI 配置更低，系统资源占用更少，出图速度更快，最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行，但速度极慢。如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那玩 WebUI 和 ComfyUI 通常也没问题。配置上不封顶，根据自己的需求和预算来选择即可。
2024-10-19
comfyUI的工作流如何一键部署到云服务器
ComfyUI 是一个基于 Python 的用户界面库，用于构建和可视化机器学习工作流。要将 ComfyUI 的工作流部署到云服务器上，可以参考以下步骤： 1. 在本地安装 ComfyUI 库，并创建一个工作流。 2. 使用 ComfyUI 的部署工具，将工作流打包成一个 Docker 容器。 3. 将 Docker 容器上传到云服务器，并在服务器上运行容器。 4. 在云服务器上配置网络和安全设置，以确保工作流可以被外部访问。 5. 使用 ComfyUI 的 API 或前端界面，与部署在云服务器上的工作流进行交互。 具体的部署步骤可能因云服务器的类型和配置而有所不同。可以参考 ComfyUI 的文档和相关教程，以获取更详细的指导。
2024-05-19
怎么在云服务器中部署dify
若要在云服务器中部署 dify，你需要按照以下步骤进行操作： 1. 申请云服务器：按照丁先生的教程申请云服务器，注意要选择腾讯云服务器，而不是阿里云服务器。 2. 安装 Docker：可以选择在宝塔面板中安装或使用命令安装，具体方法请参考。 3. 部署 dify：参考以下内容进行部署：。
2024-04-21
如何本地部署deepseek
要本地部署 DeepSeek，您可以参考以下步骤： 1. 访问网页链接：www.deepseek.com，点击“开始对话”。 2. 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 3. 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 需要注意的是，DeepSeek 是一个非常强大且具有创新性的推理模型，它具有比肩 O1 的推理能力、参数少、训练开销与使用费用小、开源、免费、联网、本土开发等诸多优势。如果您在部署过程中遇到问题，建议您仔细检查每一个步骤是否正确操作。
2025-02-05
如何在极空间部署deepseek
以下是在极空间部署 DeepSeek 的相关信息： 1. 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看 2. 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话” 将装有提示词的代码发给 Deepseek 认真阅读开场白之后，正式开始对话 3. 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对我来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定） 4. 完整提示词：v 1.3 5. 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期为提供了很多思考方向；Thinking Claude 是最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手 6. 环境配置指南： DeepSeek 平台设置：首先到 deepseek 的官网（https://www.deepseek.com/），进入右上角的 API 开放平台。早期 deepseek 有赠送额度，没有赠送余额可选择充值，支持美元和人民币两种结算方式及各种个性化充值方式，创建一个 API key，注意 API key 只会出现一次请及时保存。 设置代码编辑器：下载 cursor（https://www.cursor.com/）或 vscode（https://code.visualstudio.com/），以 cursor 为例，下载安装后在插件页面搜索并安装 Roocline，安装完后打开三角箭头可看到 RooCline，选中并点击齿轮进入设置，依次设置。配置基本参数：API Provider 选择 DeepSeek，API Key 填入已创建的 key，模型选择 DeepSeekreasoner，设置语言偏好。小贴士：记得把 HighRisk 选项都打开，最后做完所有不要忘记点击 Done 保存修改。在聊天框输入产品需求，输入需求后点击星星优化提示词，最终得到想要的结果。 7. 评论：游戏科学创始人、黑神话悟空制作人冯骥表示，DeepSeek 可能是个国运级别的科技成果。DeepSeek 具有强大的推理能力、便宜、开源、免费、联网、本土等优势。如果看到这条微博，应直接访问网页链接马上用起来，也有移动 APP。
2025-02-05
为本地部署的stable diffusion增加中文提示词支持
要为本地部署的 Stable Diffusion 增加中文提示词支持，可以采取以下方法： 1. 如果使用的秋叶整合包，里面包含提示词联想插件。输入简单字符如“1”，能看到下方联想热门提示词，适合英文不好、记不住单词的朋友。 2. 一般情况可使用翻译软件，如 DeepL 翻译（网址：https://www.deepl.com/translator ，可下载客户端）或网易有道翻译（可通过 ctrl+alt+d 快速截图翻译），但复制粘贴来回切换较麻烦。 3. 介绍自动翻译插件 promptallinone，安装方式：在扩展面板中搜索 promptallinone 直接安装，或把下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下。安装完成后重启 webUI，可看到提示词区域变化。 一排小图标中，第一个用来设置插件语言，直接设为简体中文。 第二个图标是设置，点开后点击第一个云朵图标可设置翻译接口，点击第一行下拉菜单能选择翻译软件，有一些免费软件可任意选择并试验哪款翻译准确。 关于 Stable Diffusion 文生图写提示词： 1. 下次作图时，先选模板，点击倒数第二个按钮可快速输入标准提示词。 2. 描述逻辑通常包括人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）等，通过这些详细提示词能更精确控制绘图。 3. 新手可借助功能型辅助网站写提示词，如： http://www.atoolbox.net/ ，通过选项卡方式快速填写关键词信息。 https://ai.dawnmark.cn/ ，每种参数有缩略图参考，更直观选择提示词。 还可去 C 站（https://civitai.com/）抄作业，每张图有详细参数，点击复制数据按钮，粘贴到正向提示词栏，点击生成按钮下第一个按键，Stable Diffusion 可自动匹配所有参数，但要注意图像作者使用的大模型和 LORA，也可取其中较好的描述词使用。
2025-02-03
部署ai有哪些步骤？
部署 AI 通常包括以下步骤： 1. 选择合适的部署方式： 本地环境部署 云计算平台部署 分布式部署 模型压缩和量化 公共云服务商部署 根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源： 确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景。 准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础： 可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等。 也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练： 根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练。 优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型： 将训练好的模型部署到生产环境。 对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护： 大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 此外，还有一种将 AI 接入微信的具体部署步骤： 1. 点击菜单中的“终端”。 2. 依次粘贴以下代码并回车： 第一步：cd/root||exit 1 第二步：下方两行粘贴进入，等待下载完成。（若有卡点，可手动下载文件并上传至指定文件夹） 第三步：rm f Anaconda32021.05Linuxx86_64.sh 第四步：/root/anaconda/bin/conda create y name AI python=3.8 第五步：依次粘贴以下代码并回车：echo'source /root/anaconda/bin/activate AI'>>~/.bashrc 3. 执行完成后，刷新重新进入终端，若最左侧出现“（AI）”字符，则成功。 想要成功构建和部署人工智能，还需要一个复杂的流程，涉及多个独立的系统。首先，需要对数据进行采集、清理和标记；然后，必须确定预测所依据的特征；最后，开发人员必须训练模型，并对其进行验证和持续优化。从开始到结束，这个过程可能需要几个月或者是数年，好在除了算法和模型本身之外，组装智能架构中每个环节的效率都在提升，更高的算力和分布式计算框架，更快的网络和更强大的工具。在每一层技术栈，我们都开始看到新的平台和工具出现，它们针对 Machine Learning 的范式进行了优化，这里面机会丰富。
2025-02-03
deepseek如何部署
DeepSeek 的部署方式如下： 1. 您可以直接访问网页链接马上用起来，也有移动 APP。 2. 模型（7B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 3. 模型（1B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 4. 下载地址：https://github.com/deepseekai/Janus 需要注意的是，DeepSeek 全面开源，支持商用，采用 MIT 协议，部署使用便捷。
2025-02-02
Deepseek本地部署
DeepSeek 是一项非常出色的科技成果，由一家小规模的年轻中国公司开发完成。它具有以下显著特点： 1. 强大的推理能力，可与 O1 比肩。 2. 成本低廉，参数少，训练开销与使用费用小。 3. 开源，任何人都可自行下载与部署，并提供了详细的论文说明训练步骤与窍门，还有可运行在手机上的 mini 模型。 4. 免费，官方提供的服务完全免费，任何人随时随地可用。 5. 支持联网搜索，是暂时唯一支持联网搜索的推理模型。 如果您想使用 DeepSeek，可以直接访问相关网页链接或移动 APP 马上用起来。 另外，关于本地部署，SDXL 在生成时间上，对于高配电脑如 4080ti 显卡，速度在十秒左右，配置较低的需要自行测试。还可以安装 refine 插件，在文生图界面直接使用 refine 模型进一步绘画。 此外，基于多模态大模型的相关代码开源，有动手能力的小伙伴可以自己部署，如在手机上部署 llava，采用 server 方式需要 9 秒，最快只能加速到 1.5 秒，要达到毫秒级，移动端侧推理才是王道。
2025-02-01