DeepSeek大模型介绍、本地化部署与使用!【AI大模型】

devtools/2025/2/6 12:22:41/

一、DeepSeek 是什么?

1.技术定位

专注大模型与AGI研究,开发高性能基座模型(如 DeepSeek LLM 系列),支持长文本、多模态、代码生成等复杂任务。

提供开源模型(如 DeepSeek-MoE、DeepSeek-V2),推动技术社区共享。

2.产品形态

ToC端:智能助手DeepSeek-R1(类似ChatGPT),支持自然对话、知识问答、逻辑推理等。

ToB端:为企业提供API、行业解决方案(如金融、教育、医疗等领域的智能化工具)。

3. 技术特色

高性能:模型在权威评测(如MMLU、GSM8K)中表现接近GPT-4水平。

低成本:通过模型架构优化(如MoE稀疏架构)降低算力消耗。

长上下文:支持最高128k tokens的长文本处理,适用于复杂场景。

二、DeepSeek 的作用

1. 对个人用户

智能助手:解答问题、辅助学习、生成内容(如文案、代码)、数据分析等。

效率工具:帮助处理日常任务(如邮件撰写、信息总结),提升生产力。

2. 对企业与开发者

API服务:提供模型接口,集成至企业系统(如客服、数据分析平台)。

行业解决方案:

金融:智能投研、风险分析。

教育:个性化学习、自动批改。

医疗:文献解析、辅助诊断建议。

3. 对技术社区

开源贡献:发布免费可商用的模型(如DeepSeek-MoE-16b-Chat),降低技术门槛。

研究推动:通过技术论文与社区协作,探索AGI前沿方向(如模型架构优化、对齐技术)。

三、核心优势

技术领先:在多模态理解、逻辑推理等复杂任务上表现突出。

务实落地:聚焦解决实际问题,如企业降本增效、个人效率提升。

生态友好:通过开源和API开放,构建开发者与企业合作生态。

四、应用场景示例

学生:用DeepSeek-R1解析数学题、生成论文大纲。

程序员:通过代码生成功能快速开发模块。

企业:接入API构建智能客服,或分析市场数据辅助决策。

等等

deepSeek官方网址:
https://www.deepseek.com/

DeepSeek-V3 的综合能力对比
在这里插入图片描述
如何快速入手DeepSeek?
访问官网:https://www.deepseek.com/

在主页找到“注册”按钮。

按照提示选择一种注册方式:
选择合适的模型
在这里插入图片描述
根据您的需求选择DeepSeek提供的模型:

适合用于聊天、提问、获取信息、语言翻译等日常任务。
支持多种语言,如英语、中文等。
使用 DeepSeek 进行编程辅助 (仅适用于开发者)

开始互动
现在可以开始使用DeepSeek解决问题了!以下是一些示例场景:

学习问题:
查询:如何学习编程?
回答:DeepSeek将为您提供一步步的学习教程、代码示例和实践建议。
示例:
在这里插入图片描述

工作问题:
查询:帮我写一个营销文案
在这里插入图片描述

python小程序示例:
在这里插入图片描述

对于我们普通玩家而言,快速学习并使用 AI 大模型来解决日常生活中的问题,是紧跟时代进步的必要一步。在这个信息技术飞速发展的时代,AI 已经不仅仅是科技领域的前沿技术,它已经渗透到我们的日常生活中,成为了提高工作效率、简化生活流程、解决问题的重要工具。

AI 大模型具备强大的数据处理能力和学习能力,可以为我们提供智能化的建议、分析、预测,甚至能够在多个领域中协助我们做出决策。无论是工作中的项目管理、生活中的健康监测,还是个人兴趣爱好的探索,AI 都能通过精准的分析和定制化的服务,帮助我们节省时间和精力,提升生活质量。

与此同时,随着技术的普及,使用这些工具变得更加简单易懂。不再需要深厚的编程或数学背景,普通玩家也能通过简单的操作和互动,享受 AI 带来的便捷与高效。因此,早日掌握 AI 技能,不仅能让我们更好地融入智能时代,也能在生活和工作中占据竞争优势。

总之,利用好这些强大的工具,能帮助我们更快地解决生活中的问题,提升工作和生活的质量,助力我们在快速发展的时代中走得更稳更远。

最后再给大家简单介绍一下
本地化部署 deepSeek大模型
如果您有足够硬件资源,也可以选择本地话部署:
硬件需求: 仅供参考
推荐配置:NVIDIA GPU(RTX 3090或更高) + 32GB内存 + 50GB存储空间
最低配置:CPU(支持AVX2指令集) + 16GB内存 + 30GB存储

一般我们使用 python 来调用大模型 。所以我们需要安装python环境。
这里使用 的 conda 来安装python环境
对于 conda 这个安装 可以自行百度 进行安装

使用 Hugging Face Transformers 库 或提供的API端点进行模型推理
Hugging Face 需要科学上网才可以访问
在这里插入图片描述


http://www.ppmy.cn/devtools/156530.html

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