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本地部署DEEPSEEK方法。

Answer

以下是本地部署 DEEPSEEK 的方法：

  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。开通成功的样式如相关描述。
  2. 开通 DeepSeek R1 大模型：访问地址 https://console.volcengine.com/coze-pro/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。

此外，DEEPSEEK 具有多种含义指向，包括 deepseek 公司：深度求索，以及 deepseek 网站、手机应用和 deepseek 大模型（尤其是指有推理功能的 deepseek R1 大模型，权重文件开源，可本地部署）。同时，相关社区动态也有关于 DeepSeek 的报道，如 DeepSeek 最新模型 V3 与 R1 采用混合专家（MoE）架构，显著提升计算效率等。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

韦恩: 被困在离线孤岛？DeepSeek 联网版 我已经用扣子实现了！！ 不卡顿！！

甚至是一夜之间，DeepSeek R1大模型成了国民刚需，官网卡顿，不能使用联网搜索等等困扰了很多人，也有很多平台都上线了DeepSeek R1的各种版本，但是很少有满血版本，再就是很多是不能联网，这很痛苦。本地部署的版本前两天也带学员和粉丝们部署和体验了，总的来说能作为替补，很难作为长期使用的版本，为此苦苦寻觅。今天终于找到了更好，更舒服的打开方式。[heading1]核心路径[content]通过工作流+DeepSeek R1大模型，实现联网版的R1大模型。下面就带大家一步步来实现。[heading1]拥有扣子专业版账号[content]如果你还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用开通成功的是这样：[heading1]开通DeepSeek R1大模型[content]访问地址：https://console.volcengine.com/coze-pro/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：添加模型：完成接入：[heading1]创建智能体[content]点击创建，先完成一个智能体的创建

详解：DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

本篇内容可编辑，欢迎大家补充自己的观点[heading1]deepseek的三种含义指向[content]deepseek公司：深度求索deepseek网站、手机应用deepseek大模型，尤其是指有推理功能的deepseek R1大模型，权重文件开源，可本地部署

2月7日 社区动态速览

《[陈巍：DeepSeek是否有国运级的创新？从V3到R1的架构创新与误传的万字长文分析（上）](https://zhuanlan.zhihu.com/p/21208287743)》DeepSeek最新模型V3与R1采用混合专家（MoE）架构，显著提升计算效率，挑战OpenAI的闭源模型。V3引入多头潜注意力（MLA），将KV缓存压缩至新低，提升计算性能。R1则通过强化学习激活推理能力，首次验证无需监督微调即可实现推理。DeepSeek正以“国运级的创新”打破算力壁垒，开启大模型新时代。《[AI「视觉图灵」时代来了！字节OmniHuman，一张图配上音频，就能直接生成视频](https://mp.weixin.qq.com/s/0OYlkcxoFvx6Z9IN-aq90w)》字节跳动推出的新技术OmniHuman，利用单张图片和音频生成生动的视频，突破了传统技术的局限。它通过多模态混合训练，解决了高质量数据稀缺的问题，实现了对任意尺寸图像的支持，生成自然的人物运动。《[甲子光年：2025 DeepSeek开启AI算法变革元年](https://waytoagi.feishu.cn/record/S5Jtrlw9neyXMccQ6CAcZsxHnXu)》DeepSeek的出现标志着算力效率拐点显现，其通过优化算法架构，显著提升了算力利用效率，打破了算力至上的传统认知。同时，AI基础大模型的参数量迎来拐点，2025年发布的大模型呈现低参数量特征，为本地化部署到AI终端运行提供了可能。此外，报告强调2025年是算法变革的元年，DeepSeek的推理模型开启了算法变革，其训练过程聚焦于强化学习，提升了模型的推理能力。

Others are asking
我想让DEEPSEEK帮我写一篇论文，题目已经定好了，怎么给他输入指令
以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议： 1. 采用结构化提示词： 优先保留专业领域术语和技术词汇，这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重，按优先级排序：任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位，而非单个词语，确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程，让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用： 文风转换矩阵：例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术：如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略： 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧： 对话记忆管理：包括上下文锚定（如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”）、信息回溯（如“请复述之前确认的三个设计原则”）、焦点重置（如“回到最初讨论的供应链问题”）。 输出质量控制：针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题，使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案： 长文本创作：可采用分段接力法，如“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”。 敏感内容处理：使用概念脱敏法（如“用经济学原理类比说明网络审查机制”）或场景移植法（如“假设在火星殖民地讨论该议题”）。 在输入指令时，您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息，以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。
2025-04-14
DEEPSEEK提示词生成器
以下是关于 DeepSeek 提示词生成器的相关信息： 即梦 3.0 模型中使用 DeepSeek 生成提示词 1. 进入即梦 AI 平台，访问其官方网站 https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate 。 2. 选择 3.0 模型。 3. 在即梦 AI 平台上找到 DeepSeek 入口。 4. 简单描述想要的画面，如“我想生成一张生日贺卡，上面有蛋糕和气球，还有‘生日快乐’的字样。” 5. DeepSeek 会根据描述生成详细的提示词。 6. 把提示词复制到生图功能的输入框，选择 3.0 模型，点击生成即可。 制作“古人骂人”视频中使用 DeepSeek 生成文案 1. 打开 DeepSeek 网站 https://chat.deepseek.com/ 。 2. 输入提示词，示例：“让 XX 用现代口语化的表达、生气骂人的口吻吐槽 XXXX（例如：吐槽现代人），XXX 目的（例如：推广 XXX 吸引游客来旅游），输出 3 条 60 字左右的毒舌文案，每条里面都要有‘回答我！Look in my eyes！Tell me！why？baby！why？’” 3. 从中挑选最满意的一条（或多条）保存备用。 使用 DeepSeek 生成单词 1. 输入单词主题、图片风格、单词数量，如非洲动物、真实风格、2 。 2. 选择 deepseekr1 模型，输入单词主题、单词数量，DeepSeek 为用户输出指定数量的单词，并以数组方式呈现，包括单词、中文、美式音标、英文句子及其中文翻译。 提示词： 角色：您是一个专业的单词生成助手，擅长围绕各种主题挖掘相关英语单词，为用户提供精准且实用的单词、中文、美式音标内容。 技能 1：输出关联英语单词，当用户输入主题时，分析主题内涵，运用专业知识，输出指定数量个与该主题紧密关联的英语单词、中文翻译、美式音标，将该单词用于一句英文中（不超过 15 个单词），并将这句英文句子翻译成中文句子，并以数组形式呈现。 限制：仅围绕用户输入主题输出相关英语单词、中文翻译、美式音标，不涉及其他领域内容。输出必须为符合要求的数组形式，英文单词对应变量 yingwen，中文翻译对应变量 zhongwen，美式音标对应变量 yinbiao，英文句子对应变量 juzi_yingwen，中文句子翻译对应变量 juzi_zhongwen，不得有其他格式偏差。
2025-04-10
DEEPSEEK相关学习内容
以下是一些关于 DeepSeek 的学习资料： 《雪梅 May 的 AI 学习日记》挑战 100 天和 AI 做朋友（持续更新中）： 专题 1：飞书多维表格+deepseekR1+扣子 DAY106 2025.2.17 速读：快速了解 deepseek 学习材料： 雪梅唠嗑：公众号文章 感受：上面这个文档是 waytoAGI 整理的 deepseek 相关的内容，快速浏览一遍，也不会花太多时间，但是可以对 deepseek 的各个角度有一些基础了解。任何一个爆火的名词或者热门的 AI 工具出现的时候，都可以先在 waytoAGI 上搜一下，社区里面会有很多小伙伴已经贡献了很多相关的内容。从经验来看，只要是能听到的词汇，基本上都能搜到。 张翼然：AI 赋能教学，创新引领未来.pdf_： 包含多篇相关资料，如《Deepseek R1 本地部署完全手册》.pdf、00 Deepseek 官方提示词.txt、普通人学 AI 指南.pdf、DeepSeek 从入门到精通.pdf、DeepSeek 图解 10 页 PDF.pdf、Prompt 提问研究小册子 V3.6.pdf 等。 有用的不是提示词技巧，而是思考和表达。 相关链接：https://pan.quark.cn/s/56e2713e95f4 非技术人 10 分钟读懂 Deepseek R1｜天才模型养成与 AI 超越人类的破晓时刻： DeepSeek 在这个春节火到没边，不仅在公众号、小红书、抖音疯狂刷屏，就连过年餐桌上七大姑八大姨都会来找我唠上两句。 主要围绕以下话题： 天才养成记：DeepSeek R1 为什么如此聪明？ “填鸭”之困：传统大模型训练的瓶颈？ 自学成才：DeepSeek R1 的破局之道？ 纯强化学习：再次带来 AI 超越人类的希望？ 去除无用“高精尖”知识，讲透技术黑话，力求帮助每个不太懂技术的读者，深度理解 Deepseek R1，更好开展自己的工作与生活。
2025-04-09
如何在电脑上安装DEEPSEEK
以下是在电脑上安装 DeepSeek 的步骤： 1. 访问网址：https://www.deepseek.com/zh 。 2. 点击开始对话，左边选择代码助手。 3. 对于 DeepSeek R1 的申请： 申请链接：https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 。 4. 环境安装（如需要）： 若涉及相关开发，可能需要提前安装 Node.JS。 下载地址：https://nodejs.org/zhcn 。 Mac 安装包： 。 Windows 安装包： 。安装时可能需要管理员权限。安装完成后，可打开终端面板输入相关指令查看是否安装成功。 此外，还可以通过以下方式使用 DeepSeek： 1. 使用网页聊天： 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接安装浏览器插件并添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 打开聊天页面，点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件并点击打开。 配置“DeepSeekR1”模型的 API key 。 基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 。填好后点击保存，关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型，即可愉快使用。
2025-03-26
你是一名DEEPSEEK专家，请用大白话交给小白掌握deepseek的使用，举例说明
DeepSeek 的使用对于小白来说可能有点复杂，但我尽量用大白话给您解释清楚。 比如说，您想让 DeepSeek 帮您生成“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？”这样的内容。 DeepSeek 会这样来处理： 1. 先回顾玄武门之变的历史背景，比如这场政变发生在 626 年，李世民杀了兄弟，逼父亲退位等。 2. 思考李世民当晚的心理，可能有释然、愧疚、恐惧、自责等多种复杂情绪，还要考虑他是被迫还是早有预谋。 3. 要让生成的独白不仅符合历史事实，还要有文学性，体现人性的复杂。比如要平衡他的野心与自责，对未来的抱负与对过去的悔恨。 4. 考虑当时的文化背景，像儒家思想对孝悌的重视，李世民的行为违背了这些伦理，他可能会内心挣扎，还可能为自己的行为找正当理由。 5. 按照您的需求，给独白加上一些文学修辞，像比喻、对仗、意象等，增强画面感。 另外，DeepSeek 还有个很厉害的地方，就是它能在独白文本中“自作主张”地加入括号里的场景描述，让整个输出更有画面感。比如“（夜风掀动案头《韩非子》，停在‘夫妻者，非有骨肉之恩也’那页）”、“（墨迹在‘弑’字上晕开一团）”、“（忽然扔笔，抓起铜镜）”这些句子，很难相信是 AI 写的。 总之，使用 DeepSeek 时要考虑很多方面的因素，它能根据您的提示词和需求，生成很精彩的内容。
2025-03-13
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
如何本地部署大模型，如何选择是否使用云服务商
以下是关于本地部署大模型以及选择是否使用云服务商的相关内容： 本地部署大模型的主要步骤： 1. 选择合适的部署方式，包括本地环境部署、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，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，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，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。 以 SDXL 为例的本地部署步骤： 1. SDXL 的大模型分为两个部分，base+refiner 是必须下载的，base 是基础模型，用于文生图操作；refiner 是精炼模型，用于对生成的模型进行细化，生成细节更丰富的图片。还有一个配套的 VAE 模型，用于调节图片的画面效果和色彩。 2. 想要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型，首先要在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。 3. 将模型放入对应的文件夹中，base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下；vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。完成之后，启动 webUI，就可以在模型中看到 SDXL 的模型。 以 LLM 大语言模型为例的本地部署步骤： 1. 下载并安装 Ollama，点击进入根据电脑系统下载 Ollama：https://ollama.com/download ，下载完成后，双击打开，点击“Install”，安装完成后，将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样，表示安装完成：http://127.0.0.1:11434/ 。 2. 下载 qwen2:0.5b 模型（0.5b 是为了方便测试，下载快，自己设备充足的话，可以下载更大的模型）。如果是 windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd，点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。复制相关命令行，粘贴进入，点击回车，等待下载完成。 总的来说，部署大模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。
2025-04-14
本地部署
SDXL 的本地部署步骤如下： 1. 模型下载：SDXL 的大模型分为两个部分，第一部分 base + refiner 是必须下载的，base 是基础模型，用于文生图操作；refiner 是精炼模型，用于对文生图生成的模型进行细化以生成细节更丰富的图片。此外，还有一个配套的 VAE 模型用于调节图片的画面效果和色彩。这三个模型可通过关注公众号【白马与少年】，回复【SDXL】获取云盘下载链接。 2. 版本升级：要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型，需在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。 3. 放置模型：将 base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下；vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。 4. 启动使用：完成上述步骤后启动 webUI，即可在模型中看到 SDXL 的模型。正常使用时，先在文生图中使用 base 模型，填写提示词和常规参数（如尺寸设置为 10241024）进行生成。然后将图片发送到图生图当中，大模型切换为“refiner”，重绘幅度开小一点再次点击生成。 5. 插件辅助：若觉得操作麻烦，可在扩展列表中搜索 refine 安装插件并重启，启用插件后可在文生图界面直接使用 refine 模型进行绘画。 另外，关于本地部署资讯问答机器人：Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG，步骤包括导入依赖库（如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 python 程序中跑大模型，使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）、从订阅源获取内容（通过指定函数从 RSS 订阅 url 提取内容，并将长文本拆分成较小的块附带相关元数据）、为文档内容生成向量（使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型后放置在指定路径，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储），最终实现 RAG。
2025-04-13
我有秋叶整合包，然后需要怎么搭建本地部署？
以下是使用秋叶整合包搭建本地部署的步骤： 1. 下载整合包：可以从。 2. 复制启动器到下载仓库的目录下。 3. 打开启动器，可一键启动。如果有其他需求，可以在高级选项中调整配置。 显存优化根据显卡实际显存选择，不要超过当前显卡显存。xFormers 能极大地改善内存消耗和速度，建议开启。 4. 准备工作完毕后，点击一键启动即可。等待浏览器自动跳出，或是控制台弹出本地 URL 后说明启动成功。 如果报错提示缺少 Pytorch，则需要在启动器中点击配置。 5. Stable Diffusion webui 的更新比较频繁，请根据需求在“版本管理”目录下更新，同时注意插件的更新。 在 webui 的“扩展”选项卡下，可以安装插件。点击“加载自”后，目录会刷新，选择需要的插件点击右侧的 install 即可安装。安装完毕后，需要重新启动用户界面。 具体安装方法： 1. 打开整合包链接（https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru ，提取码：caru），下载《1.整合包安装》，存放到电脑本地。 2. 打开保存到电脑里的文件夹。 3. 打开文件夹《1.秋叶整合包主包》，鼠标右击文件，点击“解压文件”。 4. 选择解压到 D 盘或者 E 盘（避免 C 盘被占满），点击确定。 5. 解压完成后，来到第二个文件夹，双击里面的文件，点击安装。 6. 打开刚刚解压保存的 SD 的根目录，找到启动器，鼠标右击启动器，点击“发送到”，选择桌面快捷方式，方便下次进入。 7. 双击启动器，等待更新，接着点击左边第二个“高级选项”，在显存优化里，根据自己电脑的显存选择。 8. 回到第一个一键启动，点击右下角的一键启动。出现代码页面不用管，等待 SD 的主界面在网页上自动弹出。如果出现报错，可以回到最开始的界面，在左边点击“疑难解答”，再点击右边的“开始扫描”，最后点击“修复”按钮。
2025-04-12
如何部署自己私人AI
部署自己私人 AI 可以参考以下几种方式： 通过云服务器、dify、智能微秘书来免费搭建微信机器人： 1. 在宝塔面板的终端安装相关命令，这些命令位于/root/dify/docker 目录下。 2. 检查运行的容器数量，若 nginx 容器无法运行，可能是 80 端口被占用，可将终端输出的代码粘贴给 AI 以解决。 3. 在浏览器地址栏输入公网 IP（去掉后面的:8888），进入后邮箱密码随便填，建立知识库并进行设置。 4. 选择模型，国内模型有免费额度可选，如智谱 ai，获取钥匙并复制保存，创建应用进行测试和发布。 基于 Hook 机制的微信 AI 机器人： 1. 将 Administrators 改成“wxid_dna83ykqawl222”。 2. 若有 FastGPT 或者 OpenAI 的 key，将 Ai_Lock 修改成“1”，并在 OpenAI 处添加模型 key；若没有，保持 Ai_Lock 为 0。 3. 修改后点击保存。 4. 返回 NGCbot 文件夹下，找到 main.py 文件双击运行。 5. 运行后会弹出微信登录框，正常登录微信，等待系统自动初始化必备文件。 6. 运行成功后，用“大号”给机器人发消息，拿到 wxid 并返回替换。 7. 添加完后，用小号登录，大号可对小号发号施令。 部署和训练自己的 AI 开源模型： 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，根据自身资源、安全和性能需求选择。 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，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，如开源的 BERT、GPT 等，也可自行训练基础模型。 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，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，重视大模型涉及的大量数据和隐私信息的安全性和合规性。 总的来说，部署和训练自己的大模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等，根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。
2025-04-11
DEEP SEEK 本地部署(Olama + ChatBox)+私有知识库(cherrystudio)
以下是关于 Deep Seek 本地部署（Olama + ChatBox）+私有知识库（cherrystudio）的相关内容： 一、使用 Docker + RAGFlow + Ollama 搭建个人/企业知识库 1. 将 Ollama 部署的模型接入 GARFlow 返回 RAGFlow 中，打开右上角设置，进入模型提供商，配置 Ollama 相关信息，基础 URL 按要求设置，设置完成后点击确定。 导入一个 embedding 模型用于文本向量化，导入成功后设置系统模型设置，然后返回知识库创建知识库。 进入数据集，导入文件（可设置文件夹当作知识库），导入完毕后解析文件，解析速度取决于本机 GPU 性能，解析好后进行检索测试，测试没问题即可进入聊天界面，助理设置可自行设置。 2. 使用 Ollama 本地部署 DeepSeek 模型 先下载 Ollama 程序，官方网址：https://ollama.com/ 。 下载默认到 C 盘（一般为固态盘，运行速度快），若想修改安装目录到 D 盘，后续会有说明。 下载完右下角会出现 Ollama 图标，打开命令行输入相关命令回车。 若显卡是英伟达 2060Super，可选择 Deepseekr1:14b 的模型，根据自身独立显卡性能下载。 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 ，输入相关命令，下载好后直接退出终端。 二、Flowith 相关报道、采访、使用指南 |标题|发布账号|社媒来源|日期|链接| |||||| |ChatGPT 的对话框过时了？这款 AI 产品提供了一种很新的聊天方式|爱范儿|公众号|2024/04/29|| |Flowith：革新你的工作方式，体验节点式 AI 的超流畅生产力|程序那些事儿|公众号|2024/05/03|| |体验 Flowith：探索人机交互从传统聊天对话到画布式知识管理的转变|AI 兔子洞|公众号|2024/04/22|| |deepseek 服务器繁忙？硅基流不动？看看这篇，内含 18 个平台，可能是最全的 deepseek 方案。|佐佐的 AI 笔记|公众号|2025/02/06|| |满血版自部署 DeepSeekR1+知识库+联网搜索,体验下来可能就只剩下这家了!|字节笔记本|公众号|2025/02/12|| |DeepSeek 让 AI 圈卷出了新高度：Flowith 宣布 DeepSeek R1 现在免费提供!|字节笔记本|公众号|2025/01/27|| |ShowMeAI 周刊 No.15|上周最有讨论度的 6 个 AI 话题：自由画布类产品密集更新、多主体一致成发展趋势、AGI、开源…|ShowMeAI 研究中心|公众号|2025/01/21||
2025-04-10
本地部署大模型，如何微调建立本地知识库
以下是关于本地部署大模型并微调建立本地知识库的详细步骤： 一、使用 AnythingLLM 进行本地知识库搭建 1. 安装 AnythingLLM 安装地址：https://useanything.com/download 安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型 第二步：选择文本嵌入模型 第三步：选择向量数据库 2. 构建本地知识库 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 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，提供了 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传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）。 二、张梦飞的全本地部署教程 1. 部署大语言模型 下载并安装 Ollama 点击进入，根据电脑系统，下载 Ollama：https://ollama.com/download 下载完成后，双击打开，点击“Install” 安装完成后，将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样，表示安装完成：http://127.0.0.1:11434/ 下载 qwen2:0.5b 模型 如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd，点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 复制相关命令行，粘贴进入，点击回车。 三、智能纪要中的相关内容 在智能纪要中，许键介绍了模型 API 调用方法与知识库创建，包括获取 API key 位置及调用设置，详细讲解了创建 Rag 应用（知识库）流程，如上传非结构化文件、数据解析、切分段落等操作，并回答了诸多问题。同时还涉及工作流创建、模型能力及相关问题的探讨，以及通义千问相关应用及明天课程安排交流等内容。 总之，本地部署大模型并建立本地知识库需要按照上述步骤进行操作和配置，同时不断实践和探索，以达到理想的效果。
2025-04-10
AI 制作短视频的方法
以下是关于 AI 制作短视频的方法： 1. 确定视频风格和主题：使用 Fanbook 中的 niji6 模型及sref 指令，加上每张图片的提示词来确定视频风格的一致性。比如根据丝绸之路的古风主题确定风格和时长，然后设定故事主线和镜头。 2. 创作故事剧本和分镜头：参考分镜头的基本格式要求，按照场景、地点、镜号、画面描述、台词、音效等维度进行填充。尽可能精简人物对话，提炼重点。当缺乏画面灵感时，可以借助语言大模型，如 Kimi 来获取帮助。 3. 生成角色和场景：根据剧本中的人物性格特征和时代背景，描绘人物的提示词、上传角色参考图cref，并将角色背景扣除以便于进行角色加背景的融合生成时进行垫图操作。场景提示词从剧本中的画面描述进行提取，采用文生图模式，画面风格选择提前准备好的风格图进行垫图，上传角色图、场景背景进行参考生成，提高人物和场景的融合度。 4. 让图片动起来：使用即梦进行图生视频，上传图片至视频生成模块，用简单提示词描绘画面中的动态内容，可生成时长为 3 秒钟的画面。运镜类型可根据剧本中的镜头描绘设置，主要设置以随机运镜为主，生成速度根据视频节奏选择。 此外，根据视频脚本生成短视频的 AI 工具有多种，适用于不同的应用场景和需求，包括： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析出视频中需要的场景、角色、镜头等要素，并生成对应的素材和文本框架。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，允许用户提供文本描述来生成相应的视频内容。 4. VEED.IO：提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 5. Runway：能够将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种应用场景。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，用户可以根据文本脚本生成视频。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-13
推荐几个AI工具及其使用方法，我要用于病案质控
以下为您推荐几个可用于病案质控的 AI 工具及其使用方法： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，旨在增强他们对科学文献的洞察。它提供了一系列工具，如引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查，这些都能简化您的学术工作。您可以通过访问使用。 2. Scholarcy：这是一款科研神器，主要为做科研、学术、写论文的人准备。它可以从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，精炼地呈现文章的总结信息，分析中包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。您可以通过使用。 3. ChatGPT：这是一个强大的自然语言处理模型，可以提供有关病案质控的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。您可以通过使用。 这些工具可以帮助您从不同的角度审视和改进您的病案质控工作，您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-13
模型训练的基本名词和方法
以下是关于模型训练的基本名词和方法的介绍： 基本名词： 1. 过拟合&欠拟合：过拟合和欠拟合都是不好的现象，需要加以控制以让模型达到理想效果。解决方法包括调整训练集、正则化和训练参数等，过拟合可减少训练集素材量，欠拟合则增加训练集素材量。 2. 泛化性：泛化性不好的模型难以适应其他风格和多样的创作。可通过跑 lora 模型生图测试判断泛化性，解决办法与过拟合和欠拟合类似，从训练集、正则化、训练参数等方面调整。 3. 正则化：是解决过拟合和欠拟合情况、提高泛化性的手段，给模型加规则和约束，限制优化参数，有效防止过拟合，提高模型适应不同情况的表现和泛化性。 方法： 1. 全面充分采集训练素材：例如在角色训练素材中，应包含各种角度、表情、光线等情况的素材，确保模型具有较好泛化性。 2. 图像预处理：对训练素材进行分辨率调整、裁切操作，并对训练集进行打标签处理。 3. 参数调优：尽量将训练时长控制在半小时左右，过长易导致过拟合，通过调整参数控制时长。 4. 观察学习曲线：通过观察学习曲线来调整训练素材和参数。 5. 过拟合&欠拟合处理：测试训练好的模型，观察过拟合和欠拟合问题，进一步通过调整训练素材和正则化等手段优化。 此外，在模型训练中还需注意： 1. 数据集获取渠道：可通过网上收集、购买、使用无版权问题的如古画等，原则是根据生成图的需求找对应数据集，要清晰、主体元素干净、风格统一。 2. 数据集处理：包括基础处理如裁剪保证清晰和分辨率，更重要的是写标注。 3. 设置模型触发词：可自定义，完整形式可以是一句话，建议以王 flags 模型为主。 4. 统一标注风格与应用场景：例如未来高科技 3D 天然风格，用于互联网首页图像等，并概括主题内容、描述物体特征等。 5. 利用 GPT 辅助描述并人工审核：让 GPT 按要求描述，人工审核修改。 6. 模型训练的准备与流程：完成数据集描述后进入训练流程，选择模型训练分类和数据集，创建并上传数据集压缩包，注意数据名与图片命名一致。选择训练模式和参数，新手选用普通基础模式，训练集质量重要，训练参数中总步数与训练集图片数量相关，触发词设定要避免概念混乱。
2025-04-09
chatgpt4.5的使用方法
以下是关于 ChatGPT 4.5 的使用方法： 1. 目前 ChatGPT 官网有 GPT3.5、GPT4 和 ChatGPT 4.5 三个版本。ChatGPT 4.5 发布后引起关注，其可以免费体验，但免费体验次数有限。 2. GPT3.5 为免费版本，拥有账号即可使用，但智能程度不如 ChatGPT 4.5，且无法使用 DALL.E3 等功能和插件。 3. ChatGPT 4.5 的知识更新到 2023 年 10 月，而 ChatGPT 4 更新到 2023 年 12 月。 4. 若想使用更多功能更智能的 ChatGPT 4.5，需要升级到 PLUS 套餐，收费标准为 20 美金一个月。GPT4 还有团队版企业版，但费用更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。 5. 关于注册、安装和订阅的详细步骤，您可以参考相关文章，如作者为 JessieZTalk 的亲测文章（原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/tzCVGrwgeG6Bss83Xmep0g ）。
2025-03-28
数据挖掘评论分析生成可视化的免费方法
目前暂时没有关于数据挖掘评论分析生成可视化免费方法的相关内容。但您可以通过以下途径寻找免费的解决方案： 1. 利用开源的数据挖掘和可视化工具，如 R 语言中的 ggplot2 库、Python 中的 matplotlib 和 seaborn 库等。 2. 搜索在线的免费数据可视化平台，部分平台可能提供一定程度的数据挖掘和评论分析的可视化功能。 3. 参考相关的技术论坛和社区，获取其他用户分享的免费方法和经验。
2025-03-26
请详细讲述一下这个网站《通往AGI之路》的学习方法？
《通往 AGI 之路》的学习方法如下： 1. 系统学习：观看李弘毅老师的生成式 AI 导论、吴达的生成式 AI 入门视频等高质量学习内容，并整理成学习笔记，在整理过程中与大家交流互动。 2. 社区共创学习：对于觉得系统学习枯燥的同学，可以等待社区共创内容，通过共创做小项目来反向推动学习。 3. 了解相关原理：学习 A16Z 推荐的包括 GPT 相关知识、Transformer 模型运作原理、大语言模型词语接龙原理等基础知识。 4. 探索应用：例如了解 Stable Diffusion 运作原理与 GPT 训练现状。 5. 针对特定软件：对于 AE 软件，可在 B 站找丰富的入门课程自学，也可从包图网下载工程文件学习。通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习，还可参考模板。 6. 名词解释：理解包括 AGI、AIGC、agent、prompt 等 AI 相关名词，可通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 7. 信息获取：关注赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，订阅获取最新信息并投稿。 8. 参与活动：参加如 AIPO、CONFIUI 生态大会等社区活动，每月还有切磋大会。 9. 阅读经典：阅读介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的经典必读文章，以及软件 2.0 时代相关内容。 10. 初学者推荐：对于初学者，推荐看 Open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。同时，整理 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等历史脉络类资料。
2025-03-23