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deepseek本地化部署

Answer

DeepSeek 的本地化部署相关内容如下：

  • 拥有云服务器时的本地部署方法及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。
  • 介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。

此外，还包括以下相关内容：

  • 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 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 模型通过强化学习，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。并且 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。
  • 阿里云派平台：以云基础设施和 GPU 算力资源为底层，搭建 AI 框架并做优化，提供一键式快捷部署工具等。与百炼不同，它开放更多自由度，租户数据隔离。很多大模型在此训练，支持多机分布式部署等，既面向企业，也适合个人创业者，不同应用定价有差异。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

智能纪要：02-26 | DeepSeek部署+蒸馏 2025年2月26日

关于AI模型部署与相关知识的讲解本地部署介绍：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：指出在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模型的强化学习：通过强化学习，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。R1模型的蒸馏与微调：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。R1与其他模型的差别：R1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。模型的相互帮助：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。

智能纪要：02-25 | 最新的DeepSeek玩法教学 2025年2月25日

[01:57:41](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnxm53m6nzpp16a89r5c8s?t=7061000)大模型及知识库使用讲解与问题解答本章节许键介绍模型API调用方法与知识库创建。告知获取API key位置及调用设置，详细讲解创建Rag应用（知识库）流程，包括上传非结构化文件、数据解析、切分段落等操作，还回答诸多问题，如知识库访问权限、智能体接收文档等，并提及作业是构建常用应用。[02:15:10](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnxm53m6nzpp16a89r5c8s?t=8110000)工作流创建、模型能力及相关问题探讨本章节主要讨论工作流相关问题。涉及历史版本功能，如对话流不支持上传文档，可向百练提需求；探讨了根据小说写序章、英文翻译、文字校对等工作流搭建；解释了模型能力、query概念；还提到工作流发布渠道、联网搜索网站设置及根据用户语言回复等内容。[02:22:50](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnxm53m6nzpp16a89r5c8s?t=8570000)通义千问相关应用及明天课程安排交流本章节主要讨论智能体相关内容，包括图片识别后让大语言模型回答防治方法，智能体应用及工作流概念、工具添加等。还提及明天将教Deepseek本地部署、蒸馏模型部署及微调，分享了发布智能体消耗token等情况，最后回答了一些问题并预告通义千问推理模型进展。

智能纪要：02-26 | DeepSeek部署+蒸馏 2025年2月26日

[00:00](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnyb5s158h8yi8alo4ibvl?t=0)Deepseek R1本地部署、蒸馏及训练原理讲解本章节许键介绍今日课程重点是云服务器上如何使用Deepseek R1及本地部署相关内容，提及派平台免费额度及适用模型。还介绍了自己和社区情况。接着讲解Deepseek R1制作过程，包括强化学习概念及示例，阐述其从Deepseek r e Zero到M2等模型的演变及原理。[18:08](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnyb5s158h8yi8alo4ibvl?t=1088000)Deepseek R1模型的技术原理、部署与性能分析本章节主要介绍了Deepseek R1模型的构建过程，包括多轮强化学习和微调，还提及蒸馏模型的情况。探讨了不同模型部署所需的显存、内存及成本，对比了各模型在专业领域的能力表现。最后提到大家期望用Deepseek抢跑企业应用，阿里云派平台可助力其战略落地，并展示了派平台全景图。[37:57](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnyb5s158h8yi8alo4ibvl?t=2277000)阿里云派平台：面向企业的AI计算资源与模型部署服务介绍本章节介绍了以云基础设施和GPU算力资源为底层的派平台。该平台搭建AI框架并做优化，提供一键式快捷部署工具等。与百炼不同，它开放更多自由度，租户数据隔离。很多大模型在此训练，支持多机分布式部署等，既面向企业，也适合个人创业者，不同应用定价有差异。

Others are asking
有关Deepseek的知识内容
以下是关于 DeepSeek 的相关知识： 媒体报道和网络文章方面： 微博上热搜，主流媒体全报道。 众多作者发表了关于 DeepSeek 的文章，涵盖基础认知、提示词破解、进阶思考等类型，相关链接包括： 通往 AGI 之路：关于 DeepSeek 的所有事情【知识库持续更新中】，https://mp.weixin.qq.com/s/n0WrrJL0fVX6zLeTBWpZXA 数字生命卡兹克：DeepSeek 的提示词技巧，就是没有技巧，https://zhuanlan.zhihu.com/p/20544736305 （错误） 宝玉：教你如何破解 DeepSeek R1 系统提示词，https://mp.weixin.qq.com/s/vAp2wI5ozTw7R6jreLMw 橘子汽水铺：中国开源，震撼世界：DeepSeek R1 的变革、启示与展望，https://mp.weixin.qq.com/s/yGUgehbxKisVaHlOkxhuaw 橘子汽水铺：自学成才之路，DeepSeek R1 论文解读，https://mp.weixin.qq.com/s/gmdHyh6fsUdj1JhM1sV9bg 新智元：史上首次，DeepSeek 登顶中美 AppStore！NYU 教授：全球「AI 霸权」之争已结束，https://mp.weixin.qq.com/s/ybvV8RMX0yyS5YfG1qNWgg 一支烟花 AI：用流程图对比 DeepSeekR1,OpenAI O1,Claude 说明强化学习在 AI 大模型训练、推理的创新和意义，https://mp.weixin.qq.com/s/mdGtOcg1RuQOEBn31KhxQ 腾讯科技：一文读懂｜DeepSeek 新模型大揭秘，为何它能震动全球 AI 圈，https://mp.weixin.qq.com/s/cp4rQx09wygE9uHBadI7RA 张小珺腾讯科技：一场关于 DeepSeek 的高质量闭门会：比技术更重要的是愿景，https://mp.weixin.qq.com/s/a7C5NjHbMGh2CLYk1bhfYw 在 AI 编程与炼金术：Build on Trae 中： 涉及 DeepSeek R1 的章节包括使用 DeepSeek R1 给老外起中文名、申请 DeepSeek R1 API、网页接入 DeepSeek API 等，相关链接包括：
2025-03-10
deepseek如何赋能职场应用实现工作提效?
DeepSeek 可以通过以下方式赋能职场应用实现工作提效： 1. 作为多场景 AI 工具，支持从创意到实现的全流程智能化服务，能快速将创意转化为高质量视频，具备角色一致性技术与分镜自动成片功能，并且支持美学意象风格短片创作。 2. 提供基础模型和深度思考模型两种模式，分别适用于高效便捷任务和复杂推理分析任务。 3. 可用于制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等，通过智能体框架实现人机高效协作。 4. 直接使用 DeepSeek 有多种方法，并且有诸多提示词技巧，在专业场景提效、教育学术赋能、商业创新与生活服务等领域用途广泛，像辅助办公、教学设计、电商运营等。 5. 可以与飞书多维表格结合，实现批量处理信息，提升工作效率，如批量转换文风、快速回复消息、利用 AI 生成文案等，让普通人无需编程知识也能轻松使用 AI。
2025-03-10
deepseek如何赋能职场应用实现工作提效？
DeepSeek 可以通过以下方式赋能职场应用实现工作提效： 1. 作为多场景 AI 工具，支持从创意到实现的全流程智能化服务，能快速将创意转化为高质量视频，具备角色一致性技术与分镜自动成片功能，并且支持美学意象风格短片创作。 2. 提供基础模型和深度思考模型两种模式，分别适用于高效便捷任务和复杂推理分析任务。 3. 用于制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等，通过智能体框架实现人机高效协作。 4. 直接使用 DeepSeek 有多种方法，并且有诸多提示词技巧，在专业场景提效、教育学术赋能、商业创新与生活服务等领域用途广泛，像辅助办公、教学设计、电商运营等。 5. 可以与飞书多维表格结合，实现批量处理信息，提升工作效率，如批量转换文风、快速回复消息、利用 AI 生成文案等。
2025-03-10
DEEPSEEK
DeepSeek 是一家具有独特特点和影响力的公司。 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。早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，其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，而当时在国内舆论场被描摹成“大模型价格战的发起者”。这表明 DeepSeek 与硅谷更有对话和交流的密码，其秘方是硅谷味儿的。 如果 V3 是 DeepSeek 的 GPT3 时刻，接下来的发展充满未知，但 DeepSeek 作为中国最全球化的 AI 公司之一，赢得全球同行尊重的秘方也是硅谷味儿的。 一个提示词“HiDeepSeek”能让 DeepSeek 的能力更上一层楼。通过 Coze 做的小测试可进行效果对比。使用方法为：首先搜索 www.deepseek.com 并点击“开始对话”；然后将装有提示词的代码发给 Deepseek；最后认真阅读开场白后正式开始对话。其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网和深度思考功能，在模型默认能力基础上优化输出质量等。完整提示词版本为 v1.3，特别鸣谢李继刚的【思考的七把武器】提供思考方向，以及 Thinking Claude 和 Claude 3.5 Sonnet。
2025-03-10
Deepseek简介
DeepSeek 是一家专注于人工智能基础技术研究的科技公司，致力于探索 AGI（通用人工智能）的实现路径。公司成立于 2023 年 9 月，总部位于中国杭州，定位是聚焦大模型研发与应用，提供高效、安全、可控的 AI 技术解决方案。 此外，DeepSeek 还有 DeepEP 相关内容，DeepEP 是一个针对混合专家（MoE）和专家并行（EP）的通信库，能提高 GPU 内核之间的吞吐量并降低延时，同时支持低精度操作（例如：FP8），但目前仅支持 Hopper GPU（例如：H100、H800 等）。
2025-03-10
deepseek论文指令
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”。
2025-03-09
进行DeepSeek本地化部署有哪些方法？
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。
2025-03-08
我想完全本地化部署deepseek，然后，将我的文档，文本，图片等内容丢给它训练，微调。我要完全本地化，因为我的文档设计隐私。我要免费开源流程。如何实现，
要完全本地化部署 DeepSeek 并使用您的文档、文本、图片等内容进行训练和微调，以下是一些相关的信息和步骤： 1. 模型训练与平台服务： 模型复现与微调：1:1 复现通常没问题，但理解细节并自行制作需要基础知识。有手把手教程、数据集等可帮助 1:1 复现，微调在特定领域可降低幻觉，参数量不变但权重变化。 训练模型的学习方法：先会用再学会训，从训的过程中倒推学习参数调整，这是以用导学的学习方法。 模型回答效果对比：微调后的模型在回答排列组合等问题时，思考前几乎无反馈，答案多为英文且格式稳定，但仍可能答错。 2. 平台服务介绍： 阿里云提供多种解决方案。 百炼是提供多种模型服务的 Maas 平台。 派平台是提供云服务的 PaaS 平台，二者在定位、服务内容和核心差异上有所不同。 3. 关于模型训练与数据集相关问题： 数据资源情况：默认提供公共数据训练集，百派平台能匹配模型和数据，通义开源了不少数据集。 多模态训练：多模态有自身标注方式，如视频拉框标注。 参数量变化：通常训练模型参数量固定，若想改变需改模型层，但可能要从头调。 本地微调框架：可使用 llama factory 等框架，需搭建并部署。 开源数据下载：可在 GitHub、hugging face、Mo Model Scope 等平台获取。 数据集转化：将文档资料转成数据集可先手动形成 SOP，再逐步自动化，初期需大量人力。 4. 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。 5. 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。 6. 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。 7. 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。 R1 模型的强化学习：通过强化学习，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。 R1 模型的蒸馏与微调：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。 R1 与其他模型的差别：R1 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。 模型的相互帮助：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。 请注意，在进行本地化部署和训练微调时，需要具备一定的技术知识和经验，并且要遵循相关的法律法规和道德规范。
2025-03-04
企业本地化部署AI
企业本地化部署 AI 主要包括以下方面： RPA 与财务税务问答机器人：RPA 与 AI 结合具有多种应用和优势。操作流程简单，无需代码，适合小白和无 IT 经验者。有众多应用案例，如奥康和方太在各部门的订单处理等操作中搭建了大量脚本。封装了众多组件，还可通过触发器设置机器人每天工作。数字化包括标准化、自动化、RPA 加 AI 使机器人更智能三个阶段，交付的是动态能力，让用户自己搭建机器人。产品可本地化私有部署，面向企业有费用，私有化部署能保障数据安全，企业大模型可封装调用。RPA 有容错处理方式，但受多种因素影响。 LangChain 与 NVIDIA：NVIDIA NIM 是一系列用户友好的微服务，旨在加速企业内部生成式 AI 的部署进程。支持广泛的 AI 模型，基于强大的推理引擎和技术构建，提供无缝的 AI 推理体验。其自托管特性可保障数据安全，提供预构建容器，具有可扩展性。开始使用 NIM 可在 NVIDIA API 目录中获取多种 AI 模型，它是 NVIDIA AI Enterprise 的一部分。 从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人：以 windows10 系统为例，安装环境时先在系统中输入“cmd”打开命令窗口，确认是否有 python 和 pip。若没有则需安装，如安装 python 可下载安装包。部署项目时下载 COW 机器人项目并解压缩。
2025-03-02
AI大模型本地化部署的逻辑是什么？输入的数据不会外泄吗？
AI 大模型本地化部署的逻辑主要包括以下步骤： 1. 选择合适的部署方式，如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，要根据自身的资源、安全和性能需求来决定。 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，并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，并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，并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。 关于输入数据是否会外泄，这取决于本地化部署的安全性措施和配置。如果采取了严格的安全措施，如数据加密、访问控制、网络隔离等，输入的数据外泄的风险可以大大降低。但如果安全措施不到位，就存在数据外泄的可能。例如，赞成把一个训练好就不动的模型部署在端侧（如手机或家庭计算中心），记录所有知识和记忆的相关数据就不会跑到云端，能更好地保障数据安全。
2025-02-28
Deepseek本地化部署
以下是关于 DeepSeek 本地化部署的相关信息： 在“智能纪要：0225|最新的 DeepSeek 玩法教学 2025 年 2 月 25 日”中提到，明天（02/26 20:00）将教授 DeepSeek 本地部署。 在“第三期「AI 实训营」手把手学 AI【第三期：尝鲜阿里云上的 DeepSeek 玩法】”中，02/26 20:00 的课程主题为“人工智能平台 PAI 篇：本地部署满血版 DeepSeek”，课程内容包括 DeepSeek R1 技术原理、解锁 DeepSeek 的不同玩法（问答助手、蒸馏、微调）以及实战演练 DeepSeek R1 满血版快速部署和蒸馏训练。相关课程文档为
2025-02-26
如何本地化部署deepseek
本地化部署 DeepSeek 的步骤如下： 1. 拥有扣子专业版账号：如果您还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。开通成功后会显示相应状态。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型：访问地址 https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ，打开火山方舟，找到开通管理，找到 DeepSeek R1 模型，点击开通服务。添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用。添加过程包括添加模型和完成接入。 3. 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。 需要注意的是，本地部署的版本能作为替补，但很难作为长期使用的版本。DeepSeek 具有三种含义指向，包括 deepseek 公司（深度求索）、deepseek 网站和手机应用，以及有推理功能的 deepseek R1 大模型（权重文件开源，可本地部署）。
2025-02-11
本地部署deep seek后如何搭建个人知识库，详细说明一下每个步骤
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。
2025-03-07
AI Agent MANUS个人助手是否可以本地私有化部署
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。
2025-03-07
本地部署ollama+deep seek后怎么有效搭机械领域建知识库或微调为机械领域
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。
2025-03-07
本地怎么部署deepseek
本地部署 DeepSeek 主要包括以下内容： 1. 如果拥有云服务器，可以进行本地部署，同时介绍了满血版本地部署的实际情况。 2. 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。 3. 介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 4. 课程重点包括在云服务器上如何使用 DeepSeek R1 及本地部署相关内容，提及派平台免费额度及适用模型。 5. 介绍了以云基础设施和 GPU 算力资源为底层的派平台，该平台搭建 AI 框架并做优化，提供一键式快捷部署工具等。与百炼不同，它开放更多自由度，租户数据隔离。很多大模型在此训练，支持多机分布式部署等，既面向企业，也适合个人创业者，不同应用定价有差异。
2025-03-07
deepseek的本地部署
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。
2025-03-06