阿里云网站模板 解析,网站建设 没市场了吧,wordpress做的社交,外贸快车在大年三十那天#xff0c;不知道你是否留意到#xff0c;“deepseek”这个词出现在了各大热搜榜单上。这引起了我的关注#xff0c;出于学习的兴趣#xff0c;我深入研究了一番#xff0c;才有了这篇文章的诞生。 概念
那么#xff0c;什么是DeepSeek#xff1f;首先百…在大年三十那天不知道你是否留意到“deepseek”这个词出现在了各大热搜榜单上。这引起了我的关注出于学习的兴趣我深入研究了一番才有了这篇文章的诞生。 概念
那么什么是DeepSeek首先百度一下 噢原来是一个AI大模型那就进入官网看看 DeepSeek
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这不跟ChatGPT一样吗 影响
那么为什么会突然霸榜来看看最近的新闻资讯 根据这些新闻标题可看出DeepSeek触动了美国的利益遭到了美国方面的DDOS攻击和封杀
链接一被美军限制的DeepSeek究竟是啥 中国公司的DeepSeek模型产品推出后跃上美国苹果App商店免费下载排行榜冠军撼动科技圈和华尔街。除掀起广泛讨论外也引发所谓“安全隐忧”。 报道称美国海军向美国消费者新闻与商业频道证实已向相关人员发出邮件示警提醒“不得以任何形式下载、安装或使用DeepSeek模型”。 与OpenAI开发的ChatGPT相比DeepSeek不仅率先实现了媲美OpenAI-o1模型的效果还大幅降低了推理模型的成本。其新模型DeepSeek-R1以十分之一的成本达到了GPT-o1级别的表现引发海外AI圈的广泛讨论。 小的算力用新的方法也能创造奇迹。 链接二DeepSeek崛起背后的暗流全球AI技术博弈下的DDoS攻击
然而伴随着DeepSeek国际影响力的持续攀升其面临的挑战也愈发复杂和严峻自从DeepSeek发布性能比肩OpenAIo1正式版且成本显著降低的DeepSeek-R1模型后随即遭受一系列有针对性的网络攻击对DeepSeek的日常运营构成严重威胁攻击背后的动机与意图不免让人怀疑。这一现象不仅凸显了DeepSeek在全球AI领域的重要战略地位更折射出国际人工智能技术博弈的复杂性与激烈程度值得深思与警醒。 链接三僵尸网络进场针对 DeepSeek 网络攻击再升级 1月30日凌晨即农历大年初二奇安信XLab实验室监测发现针对DeepSeek深度求索线上服务的攻击烈度突然升级其攻击指令较1月28日暴增上百倍。XLab实验室观察到至少有2个僵尸网络参与攻击共发起了两波次攻击。 使用
提问模板
1、背景需求约束条件
背景我是一个互联网打工人自媒体小白。 需求我想学习如何运营自媒体。 约束条件不需要考虑视频剪辑部分。
2、背景问题要求细节
背景我正在用Python开发一个天气API使用Flask框架…问题如何实现用户输入城市后返回实时天气数据要求请提供代码片段并解释关键参数。细节① 尝试用requests库但返回404② 需免费API密钥。
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第一篇文章使用DeepSeek必备的10个技巧
该文详细对比了DS和ChatGPT以及介绍了V3模型和R1模型的区别和使用示例 第二篇文章语言学博士谈 DeepSeek 最佳使用方式
详细介绍了DS推理模型R1对我们的作用和使用姿势
第三篇文章完整攻略如何用好DeepSeek一文汇总 本地部署
本地部署大模型的意义
1.数据隐私与安全本地部署能确保敏感数据不出本地避免数据泄露风险尤其适用于医疗、金融等对隐私要求高的行业。
2.定制化需求本地部署允许根据特定需求调整和优化模型提升在特定任务上的表现满足个性化需求。
3.网络与延迟问题本地部署减少了对网络的依赖避免了网络不稳定或延迟对实时应用的影响适合需要快速响应的场景。
4.成本控制长期使用云服务的成本较高本地部署虽然初期投入大但长期来看可能更经济尤其在大规模应用中。
5.合规要求某些行业或地区有严格的数据存储和处理规定本地部署有助于满足这些合规要求。
6.技术掌控本地部署让用户完全控制模型和基础设施便于进行深度优化和扩展适合有技术能力的团队。
7.离线环境需求在没有网络连接的环境中本地部署是唯一可行的选择如偏远地区或军事应用。
8.避免供应商锁定本地部署减少对特定云服务商的依赖增强自主性避免因服务商政策变化带来的风险。
总结来说本地部署大模型在隐私、定制化、延迟、成本、合规、技术控制、离线需求和避免供应商锁定等方面具有优势适合有特定需求的用户。 一、命令行使用
1、下载安装Ollama Ollama 是一个提供本地部署大型语言模型的工具和平台旨在帮助用户在自己的设备上运行和管理大模型。它允许开发者和企业使用像 GPT-3、GPT-4 等大型语言模型但与常规的云服务不同Ollama 让这些模型可以在本地机器上运行从而实现更好的控制和隐私保护。 支持Mac、Linux、Windows三个操作系统大同小异本文仅演示Windows系统部署
2、验证是否成功安装
3、 在 Ollama 上找到DS-R1大模型。本文仅演示部署R1V3体积太大我的机器承受不了
4、根据自身的需求和电脑配置选择模型大小
在大模型的规格描述中“多少 b” 代表的是 参数量参数规模Parameters而 b 在这里指的是“billion”十亿上图1.5b就是指15亿个参数。 下面是一个模型大小配置参考表格大家可根据自己的电脑配置来自行选择当然了部署的本地模型越大使用的深度求索效果就越好。 复制命令到本地CMD命令行执行
5、完成后界面出现success表示成功部署到本地 6、验证使用
刚安装完直接使用貌似有点小BUG关闭后重新运行就没问题了 以后每次启动就直接通过以下命令启动
ollama run deepseek-r1:1.5b 离线模式写了个小学生作文 如果想退出模型在终端输入/bye即可或者直接关闭窗口 大模型安装路径 二、网页使用
本地命令行使用还是不太直观可以选择 Chatbox AI 进行网页端访问提高可交互性。 Chatbox AI 是一款跨平台的 AI 客户端应用和智能助手支持多种先进的 AI 模型和 API可在 Windows、macOS、Android、iOS、Linux 以及网页版上使用。 1、点击“启动网页版” 2、选择下面的“使用自己的API KEY/本地模型” 3、选择 Ollama API 4、配置环境变量
如何将 Chatbox 连接到远程 Ollama 服务逐步指南 - Chatbox 帮助中心指南与常见问题 5、再次打开设置选择刚才下载的本地模型 6、设置简体中文 7、完成使用测试说实话这个思考过程的展示还是很棒的
