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如何解决deepseek一直“服务器繁忙,请稍后再试。”的问题?

Answer

如果您的 DeepSeek 一直显示“服务器繁忙,请稍后再试”,可以尝试以下方法:

  1. 秘塔搜索: https://metaso.cn
  2. 360 纳米 Al 搜索: https://www.n.cn/
  3. 硅基流动: https://siliconflow.cn/zh-cn/
  4. 字节跳动火山擎: https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5.
  5. 百度云千帆: https://login.bce.baidu.com/
  6. 英伟达: https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1
  7. Groq: https://groq.com/
  8. Chutes: https://chutes.ai/app
  9. 阿里云百炼: https://api.together.ai/playground/chat/deepseek-ai/DeepSeek-R1
  10. Github: https://github.com/marketplace/models/azureml-deepseek/DeepSeek-R1/playground
  11. POE: https://poe.com/DeepSeek-R1
  12. Cursor: https://cursor.sh/
  13. Monica: https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9
  14. Lambda: https://lambdalabscom/6
  15. Cerebras: https://cerebras.ai
  16. Perplexity: https://www.perplexity.ai
  17. 阿里云百炼: https://api.together.ai/playground/chat/deepseek-ai/DeepSeek-R1

另外,国内版的 Trae 目前有三个模型可供选择,都是免费无限量使用,包括 DeepSeek 系列模型,速度令人满意,能够较快地给出回答,没有遇到“服务器繁忙”的提示。

您还可以通过以下步骤解决“服务器繁忙”的问题:

  1. 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,添加到拓展程序:https://chromewebstore.google.com/detail/page-assist-%E6%9C%AC%E5%9C%B0-ai-%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84-web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo
  2. 打开聊天页面:点击右上角的插件列表,找到 Page Assist 插件,点击打开。
  3. 配置“DeepSeek-R1”模型的 API key:基础 URL:https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。
  4. 添加“DeepSeek-R1”模型。
  5. 打开联网功能,还可以支持联网搜索使用 R1。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

全新AI整活第六期|DeepSeek小说家

DeepSeek曲线救国版如果你的DeepSeek也一直显示:服务器正在繁忙中,不妨试下1.秘塔搜索:https://metaso.cn2.360纳米Al搜索:https://www.n.cn/3.硅基流动:https://siliconflow.cn/zh-cn/4.字节跳动火山擎:https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5.5.百度云千帆:https://login.bce.baidu.com/6.英伟达:https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r17.Groq:https://groq.com/8.Chutes:https://chutes.ai/app9.阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseek-ai/DeepSeek-R1?下面需要?10.Github:https://github.com/marketplace/models/azureml-deepseek/DeepSeek-R1/playground11.POE:https://poe.com/DeepSeek-R112.Cursor:https://cursor.sh/13.Monica:https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ914.Lambda:https://lambdalabscom/615.Cerebras:https://cerebras.ai16.Perplexity:https://www.perplexity.ai17.阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseek-ai/DeepSeek-R1

Trae 国内版出来了,真的好用吗?

Chat模式的主体就是一个对话框,右下角按钮可以选择底层模型。国内版目前有三个模型可供选择。这三个模型都是免费无限量使用,DeepSeek系列模型都是满血版。我实测,速度令人满意,能够较快地给出回答,没有遇到“服务器繁忙”的提示,包括最耗时的DeepSeek R1模型都是如此。至于,回答问题的质量,老实说,现阶段领先的大模型,这方面已经没有太多可挑剔的了。任何问题都可以问,包括非技术类的问题。我直接让它生成代码,回答的格式非常友好。大家注意,上图中,第一个代码块是终端代码,右上角有三个按钮(下图)。上图右上角的三个按钮,分别是“复制”、“添加到终端”和“运行”。如果点击后两个按钮,会直接把代码传入Trae内置的终端,就像下面这样。这部分,我感觉用起来比插件版流畅,整体感更强,这大概就是把AI做成IDE的好处了。

获取字节火山DeepSeek系列 API完整教程,及使用方法,邀请可拿3000万tokens

也可以使用其他插件下面为举例示意使用Chrome或Microsoft Edge浏览器,点击此链接,安装浏览器插件,添加到拓展程序:https://chromewebstore.google.com/detail/page-assist-%E6%9C%AC%E5%9C%B0-ai-%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84-web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo2、打开聊天页面点击右上角的插件列表,找到Page Assist插件,点击打开。[heading3]3、配置“DeepSeek-R1”模型的API key[content]基础URL:https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。4、添加“DeepSeek-R1”模型。5、可以愉快玩耍,无需担心“服务器繁忙”了,打开联网功能,还可以支持联网搜索使用R1。

Others are asking
deepseek官方教程
以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息: 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程,包含多种 API 使用方式,如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA,通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens,畅享 671B DeepSeek R1,活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时,火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新,DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐,如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库(https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary)、代码解释、内容分类、角色扮演(自定义人设)、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中,有《突破 DeepSeek R1 能力天花板,火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容,还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外,还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解,以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。
2025-04-15
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤: 1. 逐步搭建 AI 智能体: 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000,以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳,后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式,飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件,只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数,将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流: 打开 Coze 的主页,登录后,在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面,给智能体编辑好人设,可先写一个简单的,然后点右上角自动优化,系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+,创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek,让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时,两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时,如果需要 input 可被 DeepSeek 调用,需要用{{input}}作为参数引入,不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完,点击【试运行】,调试至满意后点击发布。
2025-04-14
deepseek写论文
以下是关于 DeepSeek 在不同方面应用的相关信息: 应用场景:包括脑爆活动方案、会议纪要、批量处理客户评论、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写小说框架、写论文、写文案、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴、做网站、分析感情问题等。 优势与不足:在写文方面全面领先,但长文可能太发散、文风用力过猛导致审美疲劳,且模型多样性不够,相同 prompt 提问多次答案雷同。 应对策略:写理性文章时,可先与 DeepSeek 讨论思路,再用 Cloud 3.5 批量生成;用 O1 模型对创作的字数控制有一定效果,也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 创作相关:模仿特定小说家的文学方式创作小说,需在提示词中描述文风特征;邀请大家在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏。 发展历程:DeepSeek 历时 647 天在大语言模型(LLM)领域取得突破,发布 13 篇论文。谷歌 CEO 坦言 Deep Seek 的突破标志着 AI 的全球化进程。
2025-04-13
如何使用deepseek写论文?
使用 DeepSeek 写论文可以参考以下几点: 1. 给予 DeepSeek 更多自由发挥的空间,避免过度限制。 2. 注意旧模型在文学创作中可能存在的过度道德说教和正面描述趋势,导致结果生硬死板的问题。 3. 了解 DeepSeek 在文风、哲学思考和触动人情感方面的优秀表现,利用其文创能力为论文增添特色。 4. 参考提示词编写的方法,例如收集信息、重新定义问题等,以更有效地向 DeepSeek 传达需求。 5. 可以借鉴他人使用 DeepSeek 写论文的经验,如 Yvonne 的成功案例。 需要注意的是,虽然 DeepSeek 能提供帮助,但仍需您对生成的内容进行审核和修改,以确保论文的质量和准确性。
2025-04-13
deepseek v3微调
以下是关于 Deepseek V3 微调的相关信息: 云舒文章总结卡 2.0 提示词全面支持 Deepseek V3,效果媲美 Claude3.7。V3 需要为 0324 更新的版本,DS 官网及 API 已更新,如调用其它平台 API 需要查看 DS 版本号。提示词复制链接:。横版为 1080 x 800 卡片提示词,竖版为 750 x 不限高卡片提示词。 各平台均需下载 html 文件,打开后才能查看真实效果,平台自带预览因兼容性问题无法正常展示效果。Claude 使用平台包括 Claude3.7 官网、API、Cursor,使用时需要下载为 HTML 文件打开查看效果。Deepseek 使用平台包括 Deepseek 官网、API(V3 需要为 0324 更新的版本),Deepseek 需要复制代码到 html 文件里,然后保存进行查看。 关于智能纪要,会带着大家复现模型的蒸馏和微调,并讲解相关知识。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。Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3,形成互相帮助的局面。 北京时间 00:30 至 08:30 期间,DeepSeek API 价格大幅下调,DeepSeekV3 降至原价的 50%。
2025-04-12
deepseek的使用技巧
以下是关于 DeepSeek 的使用技巧: 1. 了解其特点与优势: 推理型大模型:核心是推理型,无需用户提供详细步骤指令,通过理解真实需求和场景提供答案。 更懂人话:能理解用户用“人话”表达的需求,无需特定提示词模板。 深度思考:回答问题时能深度思考,非简单罗列信息。 文风转换器:可模仿不同作家文风写作,适用于多种文体和场景。 2. 更多提示词技巧请查看 3. 在 AI 切磋大会第十期 2 月 23 日 deepseek 专场中,分享了以下使用方法技巧: 分享使用 DeepSeek 在工作生活上的案例。 分享 DeepSeek 输出“超预期结果”的惊艳场景。 分享别人使用的案例。 方法论碰撞,如使用 DeepSeek 的技巧、与其他工具的协同方案、模型微调/部署的技巧方法、获取流量/客户等。 在 Workshop 自由探讨环节,参与者可自由组队,确定围绕 DeepSeek 应用的项目方向,进行头脑风暴和制定落地方案,并提交项目初稿。推荐使用 DeepSeek + 飞书多维表格、DeepSeek + 扣子等工具。若讨论无方向,可设定标准问题引导;分组混乱,可预设热门主题让参与者自行加入。
2025-04-12
trae ai编程客户端的buide模式“客户端异常,请稍后再试”
Trae 的 Builder 模式相关信息如下: Trae 提供了两种模式,其中 Builder 模式可以帮助从 0 开发一个完整的项目,对代码文件的任何更改都会自动保存。 使用 Builder 模式的步骤: 在电脑上新建一个文件夹,文件夹名字可自定义,如“helloworld”。 使用 Trae 打开这个文件夹,在弹出的弹层里选中新建的文件夹。 点击右上角的“Builder”按钮切换到 Builder 模式。 在 Builder 模式下的使用案例,如生成一个贪吃蛇游戏:打开 Builder 模式,直接输入“使用 web 技术栈生成一个贪吃蛇游戏”,排队完成后,Trae 开始思考和代码编写过程,期间需要手动接入进行文件审查,在提示中点击“全部接受”。代码生成完成之后,Trae 自动运行命令启动页面,点击运行,在 Webview 中即可看到实现的游戏效果。 如果您在使用 Trae 的 Builder 模式时出现“客户端异常,请稍后再试”的提示,建议您稍后再尝试操作,或者检查网络连接等是否正常。
2025-03-10
Deepseek网页端使用,总是出现服务器繁忙,请稍后再试,怎么办?请注意,我所使用的是Macbook
如果您在使用 DeepSeek 网页端时总是出现“服务器繁忙,请稍后再试”的提示(使用的是 Macbook),可以尝试以下方法: 1. 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,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 。然后打开聊天页面,点击右上角的插件列表,找到 Page Assist 插件,点击打开。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key:基础 URL:https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。添加“DeepSeekR1”模型。 3. 如果上述方法不行,还可以尝试以下替代网站: 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
2025-02-26
Deepseek网页端使用,总是出现服务器繁忙,请稍后再试,怎么办
如果在 DeepSeek 网页端使用时总是出现“服务器繁忙,请稍后再试”的情况,您可以尝试以下方法: 1. 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,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 。然后打开聊天页面,点击右上角的插件列表,找到 Page Assist 插件,点击打开。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key:基础 URL:https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。添加“DeepSeekR1”模型。 3. 如果上述方法不行,您还可以尝试以下替代网站: 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 需要注意的是,部分网站可能需要特殊网络环境。
2025-02-26
Deepseek老是“服务器繁忙,请稍后再试”,没有办法提升,比如说把模型部署到本地等等
如果您遇到 DeepSeek 老是显示“服务器繁忙,请稍后再试”且无法提升的情况,可以尝试以下方法: 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,点击打开。 配置“DeepSeekR1”模型的 API key:基础 URL 为 https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3,填好之后点击保存,关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 2. 完成上述操作后,您就可以愉快玩耍,无需担心“服务器繁忙”了,打开联网功能,还可以支持联网搜索使用 R1。
2025-02-15
deepseek访问老是提示“服务器繁忙,请稍后再试”,有何解决之道
目前提供的知识库内容中,没有直接针对“deepseek 访问老是提示‘服务器繁忙,请稍后再试’”这一问题的明确解决办法。但从相关信息可知: DeepSeek 曾暂停 API 充值服务,服务器资源紧张。 DeepSeekchat 模型和 Deepseekreasoner 模型有相应的计费规则。 建议您可以尝试以下操作: 1. 稍后再试,可能是当前访问量过大导致服务器繁忙。 2. 检查网络连接是否稳定。 3. 确认您的账号状态和权限是否正常。
2025-02-08
AI服务器配置
以下是关于 AI 服务器配置的相关内容: 对于 Coze AI 机器人对接微信的服务器配置: 1. 如果按照上一篇教程操作,此次配置只需修改容器编排模板。最新的容器编排模板如下,同时提供无描述性的参考配置方便新手直接参考使用。 2. 若之前没有容器编排模板,新建一个即可,新建和修改逻辑类似。 3. 更新后的编排模板,若之前创建过相似机器人容器编排服务,建议先删除以防冲突,删除步骤如下。 4. 基于新的编排模板创建新的容器编排,然后启动服务。 5. 服务启动成功后,进入 COW 服务扫码绑定微信机器人,具体步骤参考上一篇入门教程。 对于视频相关的 AI 服务器配置: 1. 购买服务器:直接点击去购买:https://buy.cloud.tencent.com/lighthouse?blueprintType=APP_OS&blueprintOfficialId=lhbpr8j2ftq0&regionId=8&zone=apbeijing3&bundleId=bundle_rs_mc_med1_02&loginSet=AUTO&from=lhconsole ,并根据以下配置购买。 2. 购买并付款完成后,回到服务器“控制台”。 3. 点击服务器卡片空白处添加防火墙,添加 8887、8080 端口。 4. 点击右上角“登录”按钮,扫码验证后在命令行窗口中操作,注意复制粘贴代码的方式和命令执行完毕的标志。 5. 在命令行中依次输入相关命令。 6. 保存并打开外网面板地址,输入账号和密码。
2025-04-10
我公司想部署一个deepseek-R1,用云服务器请问大概需要多少钱?
部署 DeepSeekR1 模型使用云服务器的价格因云计算厂商而异: 华为昇腾社区:部署 DeepSeekR1 模型用 BF16 权重进行推理至少需要 4 台 Atlas 800I A2(864G)服务器,用 W8A8 量化权重进行推理则至少需要 2 台 Atlas 800I A2。服务器调用 Docker 下载部署权重资源,非 API 调用模式。 阿里云(人工智能平台 PAI):以 R1 为例,所需计算资源价格 316.25/小时。模型部署成在线服务,在人工智能平台 PAI 下的模型部署下的模型在线服务 EAS。 阿里云(阿里云百炼):免费额度:10000000/10000000,通过 API 调用。 腾讯云(自建服务器):多机分布式部署,节点数量:2 个,单节点配置:HCCPNV6 机型,可在线体验(需开通 T1 平台服务)。 腾讯云(调用 API):API 调用 DeepSeek 系列模型限时免费。即日起至北京时间 2025 年 2 月 25 日 23:59:59,所有腾讯云用户均可享受 DeepSeekV3、DeepSeekR1 模型限时免费服务,单账号限制接口并发上限为 5。在此之后,模型价格将恢复至原价。 京东云:“deepseekr1:1.5b、“deepseekr1:7b”、“deepseekr1:32b”,1.89/小时起;服务器部署的方式。 gitee ai:R1 价格 0.1 元/次,基于沐曦曦云 GPU 及曦源一号国产替代算力集群,有在线体验。 需要注意的是,价格可能会有所变动,具体以各云计算厂商的最新公布为准。
2025-03-25
如何在本地服务器上微调LLM
在本地服务器上微调 LLM 可以参考以下内容: 1. 提示词工程: 提示词工程主要由提示词注入和工具结果回传两部分代码组成。 提示词注入用于将工具信息及使用工具的提示词添加到系统提示中,其中 INSTRUCTION 包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具,编写时应注意用无关紧要的工具作示例。tools_instructions 可通过输入不同工具动态调整,让 LLM 得知可用工具及使用方法。REUTRN_FORMAT 定义调用 API 的格式。 工具结果回传阶段利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数,对于 interpreter 工具使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码,提高成功率。通过识别 LLM 返回的调用工具字典,提取对应值传入工具函数,将结果以 observation 角色返回给 LLM,对于不接受相关角色的 LLM 接口,可改为回传给 user 角色。 2. 微调方法: 传统微调:采用在通用数据集上预训练的模型,复制模型后在新的特定领域数据集上重新训练,但大型语言模型微调面临训练时间长、计算成本高等挑战。 参数有效调优:这是一种创新的调优方法,旨在通过仅训练一部分参数来减少微调 LLM 的挑战,参数可以是现有模型参数的子集或全新的参数。 为使微调达到最佳效果,应从明确目标和高质量数据集开始,使用体现所需输出类型的数据,进行迭代测试,从小的渐进变化开始并评估结果。 对于 OpenAI 的模型,微调包括使用其提供的 API 在数据集上进一步训练,需调整超参数并监控性能。对于开源 LLM,微调可能需要更多实践工作,包括设置训练环境、管理数据流及调整模型架构。 对于需要快速迭代新用例的场景,微调作用较小。要实现微调功能,需创建大型训练数据集,整理成适当格式,启动训练任务并评估性能。建立模型改进工作流程,监控性能变化,依据反馈改进模型,记录生成的模型及评分指标,许多 LLMOps 平台能自动收集和显示最佳数据,方便微调。
2025-02-21
deepseek经常服务器繁忙的解决方案?
以下是一些解决 DeepSeek 服务器繁忙的方案: 1. 尝试以下搜索网站: 秘塔搜索:https://metaso.cn 360 纳米 AI 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%2F 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 2. 可以通过以下步骤使用网页聊天解决: 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,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,点击打开。 配置“DeepSeekR1”模型的 API key:基础 URL:https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 3. 还可以使用以下网站(部分需要魔法,不做教学支持): 秘塔搜索:https://metaso.cn 360 纳米 AI 搜索:https://www.n.cn/(bot.n.cn) 硅基流动:https://cloud.siliconflow.cn/i/RjJgQqae AskManyAI:https://dazi.co/login?i=7db38e6e 字节跳动火山引擎:https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cnbeijing/experience 百度云千帆:https://console.bce.baidu.com/qian3an/modelcenter/model/buildIn/list 英伟达 NIM Groq:https://groq.com/ Fireworks:https://fireworks.ai/models/fireworks/deepseekr1 Chutes:https://chutes.ai/app/chute/ 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://lambdalabs.com/ Cerebras:https://cerebras.ai Perplexity:https://www.perplexity.ai 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1
2025-02-20
使用飞书机器人(如Coze智能体)自动抓取外部链接(如网页、公众号文章),通过多维表格存储为“稍后读”清单,并自动提取关键信息(标题、摘要、标签)
以下是使用飞书机器人(如 Coze 智能体)自动抓取外部链接(如网页、公众号文章),通过多维表格存储为“稍后读”清单,并自动提取关键信息(标题、摘要、标签)的相关内容: 前期准备: 1. 简化“收集”: 实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集,借鉴微信文件传输助手的方式,通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”: 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配,生成阅读计划。 使用步骤: 1. 设置稍后读存储地址: 首次使用,访问。 点击「更多创建副本」,然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接,调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接: 在对话中输入需要收藏的页面链接,第一次使用会要求授权共享数据,授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容: 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”,即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出,由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐,利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,理论上无需开发任何插件、APP,就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后,您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话,也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话,如果部署到微信服务号、订阅号,还可以通过这些渠道调用 bot。
2025-02-16