本地怎么部署deepseek

以下是关于 DeepSeek 提示词的详细内容： 一、核心原理认知 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 8K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 4000 字左右）。 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 2. 系统响应机制 采用意图识别+内容生成双通道。 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。 二、基础指令框架 1. 四要素模板 2. 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。 三、进阶控制技巧 1. 思维链引导 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。 2. 知识库调用 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 CRISPRCas9 最新突破。 3. 多模态输出 四、高级调试策略 1. 模糊指令优化 问题类型：宽泛需求、主观表述。 修正方案：添加维度约束、量化标准。 示例对比：原句“写小说”→修正“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构”；原句“写得专业些”→修正“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用”。 2. 迭代优化法 首轮生成：获取基础内容。 特征强化：请加强第三段的技术细节描述。 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分。 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误。 五、行业应用案例 1. 技术开发场景 2. 商业分析场景 六、异常处理方案 1. 信息幻觉：追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法。 2. 格式偏离：使用严格遵循以下模板：第一行...第二行... 3. 深度不足：触发请继续扩展第三章节内容，添加案例佐证。 七、效能监测指标 1. 首次响应准确率：目标>75%。 2. 多轮对话效率：问题解决平均轮次<3。 3. 复杂任务分解：支持 5 级子任务嵌套。 八、高阶能力调用 1. 文风转换矩阵 指令结构：作家风格移植、文体杂交、学术口语化。 效果示例。 2. 领域穿透技术 行业黑话破解：“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 商业决策支持。 九、场景化实战策略 1. 创意内容生成 2. 技术方案论证 十、效能增强技巧 1. 对话记忆管理 上下文锚定：“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”。 信息回溯：“请复述之前确认的三个设计原则”。 焦点重置：“回到最初讨论的供应链问题”。 2. 输出质量控制 问题类型：过度抽象、信息过载、风格偏移。 修正指令。 十一、特殊场景解决方案 1. 长文本创作 分段接力法：“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 2. 敏感内容处理 概念脱敏法：“用经济学原理类比说明网络审查机制”。 场景移植法：“假设在火星殖民地讨论该议题”。

以下是关于清华大学与 DeepSeek 相关的公开课信息： 2 月 7 日，清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品了《》，详细阐述了 DeepSeek 的功能，包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。 2 月 18 日，清华大学沈少阳发布了《》

以下是关于 deepseek 的相关信息： DeepSeek 开源了，在 LMSYS Chatbot Arena 排行榜上总排名 11 超过了所有开源模型。 阿里云 DeepSeek 智能体课程分两天，今天讲阿里云百炼，明天讲派平台，重点是智能体搭建、快速使用 DeepSeek 等，明天还会讲本地化部署中的蒸馏数据等线下未讲的内容。今天课程对电脑配置要求低，适合硬件资源投入少的人，且是手把手教程，难度不大。 社区是全国最大的开源 AI 知识库社区，用户量达 138 万多，首页访问次数超 200 万，强调共同学习、共创的价值观。 DeepSeek 模型功能包括自然语言处理、翻译与转换、文本生成与创作、知识和推理等，可用于多种场景，如文本摘要、格式转换等。其爆火原因包括能力强，在竞赛题等方面表现出色；国内能用，效果惊艳；开源免费，成本低；突破算力封锁，能在国内短缺 GPU 情况下训练出超一流模型。 2 月 23 日有 AI 切磋大会第十期 2 月 23 日 deepseek 专场，线下 16 个城市活动开始报名，活动报名链接为 https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnWlc12pvQQmx21mTZNEJ83d 。 2 月 22 日，英伟达 CEO 黄仁勋在 Beyond 大会上首次就近期引发全球 AI 圈热议的中国企业 DeepSeek 发表了看法。 欢迎向社区投稿关于 AI 技术探讨与分析、实践经验与案例分享、行业动态与趋势观察、开发心得与技术教程等内容，要求原创、严谨、有深度，配图说明更佳，观点明确，结构清晰，建议字数 1500 5000 字，提交后 2 3 工作日反馈，必要时沟通修改建议，优质内容将收录知识库。更多内容请前往 。

以下是关于 DeepSeek 的学习资料： 在 2025 年 2 月 6 日的“聊聊你怎么使用 DeepSeek”活动中，有以下智能纪要： DP 模型的功能：能进行自然语言理解与分析、编程、绘图，如 SVG、MA Max 图表、react 图表等。 使用优势：可以用更少的词让模型做更多事，思维发散，能给出创意思路和高级内容。 存在问题：思维链长不易控制，可能输出看不懂或胡编乱造的内容，增加纠错成本。 审核方法：可以用其他大模型来解读 DP 模型给出的内容。 使用建议：使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程，避免被模型冲刷原有认知。 使用场景：包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面。 案例展示：通过与孩子共读时制作可视化互动游戏，以及左脚踩右脚式的模型交互来展示 DP 模型的应用。 音系学研究：对音系学感兴趣，通过对比不同模型的回答来深入理解，如 bug 和 DIFF SIG，探讨语言概念在音系学下的心理印象等。 大模型取队名：与大模型进行多轮对话来取队名，通过不断约束和披露喜好，最终得到满意的队名及相关内容。 此外，1 月 27 日的宝玉日报中也有关于 DeepSeek 的内容： 拾象：DeepSeek r1 闭门学习讨论|Best Ideas Vol 3，讨论了 DeepSeek 在全球 AI 社区的意义，包括技术突破与资源分配策略。突出了 DeepSeek 长上下文能力、量化商业模式、以及其对 AI 生态系统的深远影响。重点分析了 DeepSeek 的创新路径及中国在 AI 追赶中的潜力与挑战。 转：关于 DeepSeek 的研究和思考

进行 DeepSeek 本地化部署的方法如下： 如果拥有云服务器，可以进行本地部署，了解满血版本地部署的实际情况。 在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 了解 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。

以下是关于 DeepSeek 的相关资料： 集合·DeepSeek 提示词方法论：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ISVZwe05Tio9hEkFSF5cIjZ7nVf?from=from_copylink DeepSeek 从入门到精通.pdf：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/EfWpw8arIiEoOKkjSalcMVZZnme?from=from_copylink DeepSeek 13 大官方提示词通俗解读，让新手也能用出高手的效果：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/YIGKwXlgUi8RKlkkklxclpDYnbg?from=from_copylink 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！2025 年 2 月 6 日：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MKfgwiN2FigRp1knbxJcdj4lnAf?from=from_copylink Deepseek"4+1"黄金提问法——情境化：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JZu4wrdsSi9gNSktaPCcgDNNnvf?from=from_copylink Deepseek"4+1"黄金提问法——迭代优化：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/R56OwQb4KiP9klk5CPbcR49yn9f?from=from_copylink 如果您的 DeepSeek 一直显示服务器繁忙，可尝试以下替代网站： 秘塔搜索:https://metaso.cn 360 纳米 Al 搜索:https://www.n.cn/ 硅基流动:https://siliconflow.cn/zhcn/ 字节跳动火山擎:https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5. 百度云千帆:https://login.bce.baidu.com/ 英伟达:https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 Groq:https://groq.com/ Chutes:https://chutes.ai/app 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 Github:https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE:https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor:https://cursor.sh/ Monica:https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda:https://lambdalabscom/6 Cerebras:https://cerebras.ai Perplexity:https://www.perplexity.ai 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！2025 年 2 月 6 日的智能纪要： DP 模型的使用分享： 功能：能进行自然语言理解与分析、编程、绘图，如 SVG、MA Max 图表、react 图表等。 使用优势：可以用更少的词让模型做更多事，思维发散，能给出创意思路和高级内容。 存在问题：思维链长不易控制，可能输出看不懂或胡编乱造的内容，增加纠错成本。 审核方法：可以用其他大模型来解读 DP 模型给出的内容。 使用建议：使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程，避免被模型冲刷原有认知。 使用场景：包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面。 案例展示：通过与孩子共读时制作可视化互动游戏，以及左脚踩右脚式的模型交互来展示 DP 模型的应用。 音系学和与大模型互动的分享： 音系学研究：对音系学感兴趣，通过对比不同模型的回答来深入理解，如 bug 和 DIFF SIG，探讨语言概念在音系学下的心理印象等。 大模型取队名：与大模型进行多轮对话来取队名，通过不断约束和披露喜好，最终得到满意的队名及相关内容。 Deepseek 的介绍与活动预告： Deepseek 文档分享：在 3 群和 4 群分享了 Deepseek 的相关文档，也可在 v to a gi 的飞书知识库中搜索获取。 Deepseek 使用介绍：介绍了 Deepseek 的模型、收录内容、提示词使用技巧和好玩的案例等。 未来活动预告：明天后天在摩纳社区提供免费算力资源带大家学习炼丹，周一晚上学习多维表格中接入 Deepseek。

以下是本地部署 Deep Seek 后搭建个人知识库的详细步骤： 1. 在 RAGFlow 中配置 Deep Seek 模型 返回 RAGFlow ，打开右上角设置，进入模型提供商界面。 配置本地部署的 Deep Seek 模型，选择 Ollama ，并根据运行的模型配置相关信息。 设置基础 URL 。 点击确定。 2. 导入嵌入模型 导入一个用于文本向量化的嵌入模型。 3. 设置系统模型设置 4. 创建知识库 返回知识库，进入数据集，导入文件或设置文件夹当作知识库。 5. 文件解析 对导入的文件进行解析，解析速度取决于本机 GPU 性能（显卡性能），越好的显卡解析越快。 6. 检索测试 解析完成后，进行检索测试。 7. 进入聊天界面 测试没问题后，可进入聊天界面，助理设置可自行进行。 此外，如果想要对知识库进行更灵活的掌控，可以使用 AnythingLLM 软件，步骤如下： 1. 安装 AnythingLLM ，安装地址：https://useanything.com/download 。 2. 安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 选择大模型。 选择文本嵌入模型。 选择向量数据库。 3. 构建本地知识库 在 AnythingLLM 中创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，包括 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档中的数据给出答案）。 4. 测试对话 完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 在进行本地知识库搭建实操之前，还需要对 RAG 有大概的了解： RAG 是一种检索增强生成技术，应用过程包括文档加载、文本分割、存储（包括将文档块嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库）、检索、输出（把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM 生成答案）。文本加载器用于将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。

目前没有明确的信息表明 AI Agent MANUS 个人助手可以本地私有化部署。 Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具，于 2025 年 3 月 5 日正式发布。它区别于传统聊天机器人，具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力。其技术架构主要基于多智能体架构，运行在独立的虚拟机中，核心功能由多个独立模型共同完成，包括规划、执行和验证三个子模块，还包括虚拟机、计算资源、生成物、内置多个 agents 等关键组件，并采用了“少结构，多智能体”的设计哲学。 但对于其是否能本地私有化部署，现有资料未给出确切说明。在构建高质量的 AI 数字人方面，由于整个数字人的算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，特别是大模型部分，算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API。而在本地部署资讯问答机器人方面，有相关案例，但未提及与 AI Agent MANUS 个人助手的直接关联。

以下是本地部署 ollama + deep seek 后有效搭建机械领域知识库或微调为机械领域的步骤： 1. 下载 Ollama 程序：官方网址为 https://ollama.com/ 。默认下载到 C 盘，若想修改安装目录到 D 盘，后续会有相关说明。下载完成后，右下角会出现 Ollama 的图标，打开命令行输入相应命令回车。根据自身独立显卡性能选择模型，如英伟达 2060Super 可选择 Deepseekr1:14b 的模型。若下载速度慢，可按 Ctrl+C 强制退出重新下载。下载完毕后，再下载一个嵌入模型，Ollama 的 bge 模型官方网址：https://ollama.com/library/bgem3 ，输入相应命令，下载好后直接退出终端。 2. 配置模型：返回 RAGFlow 中，打开右上角设置，进入模型提供商进行配置。选择 Ollama，并配置相关信息，基础 URL 按要求设置，设置完成后点击确定。 3. 导入嵌入模型：导入一个嵌入模型用于文本向量化。 4. 设置系统模型：完成相关设置。 5. 创建知识库：返回知识库，进入数据集，可导入文件或设置文件夹当作知识库，自行设置。导入完毕后，对文件进行解析，解析速度取决于本机 GPU 性能，越好的显卡解析越快。解析完成后，进行检索测试，测试没问题即可进入聊天界面，助理设置可自行设置。

以下是关于 DeepSeek 本地部署的相关信息： 阿里云百炼篇： 02/25 20:00 课程介绍了阿里云百炼满血版 DeepSeek，包括其介绍和基于阿里云百炼的智能体搭建。相关课程文档： 人工智能平台 PAI 篇： 02/26 20:00 课程讲解了 DeepSeek R1 技术原理，解锁了 DeepSeek 的不同玩法，如问答助手、蒸馏、微调等，并进行了实战演练，包括 DeepSeek R1 满血版快速部署和蒸馏训练。相关课程文档： 本地部署介绍：讲解了如果拥有云服务器如何进行本地部署，以及满血版本地部署的实际情况。 免费额度说明：在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 平台服务差异：介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 模型蒸馏微调：会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 Deepseek R1 模型的制作及相关模型比较：R1 模型是原生通过强化学习训练出的模型，蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。R1 模型的强化学习通过在训练过程中给予模型反馈，如路线规划是否成功到达终点、输出格式是否符合期望等，对正确路线增强权重，使做对的概率变高，导致思考逻辑变长。用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。模型的相互帮助方面，Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面，使两个模型都更强。

以下是将 deepseek 部署到小爱音箱的步骤： 1. 本地部署教学（vscode） 第七步：安装依赖并运行 在下方终端窗口，单击终端，输入 cd migpt。 安装依赖，输入 pnpm install。安装完成后，界面会有所显示。 如果安装过程报错，出现特定情况，请在命令栏输入：npm cache cleanforce 清除缓存后重新运行 pnpm install。 构建项目，输入 pnpm build。出现特定界面即安装完成。 如果出现报错，找到 migpt 中 package.json 文件，将第 28 行 build 进行修改，注意不要删除引号，修改完成后保存。保存后运行 pnpm build，即可正常安装完成。 运行项目，输入 pnpm run dev。 运行成功时，进入特定页面，每次对话都会在终端中显示。 每次需要打开服务时，按照特定方式进入终端，先输入 cd migpt，再运行 pnpm run dev 即可打开服务。如果出现错误，可能是网络问题，请重新运行 pnpm run dev。 2. 注意事项：每次对话时，记得给大模型思考的时间，说话太快可能会出问题。