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给我一个siliconflow部署deepseek的教程

Answer

以下是关于 siliconflow 部署 deepseek 的教程：

基于 FP4 优化的 DeepSeek-R1 使用 TensorRT-LLM 部署：

模型地址：https://huggingface.co/nvidia/DeepSeek-R1-FP4
硬件要求：需要支持 TensorRT-LLM 的英伟达 GPU（如 B200），并且需要 8 个 GPU 来实现 tensor_parallel_size=8 的张量并行。
性能优化：代码利用 FP4 量化、TensorRT 引擎和并行计算，旨在实现高效、低成本的推理，适合生产环境或高吞吐量应用。

在 Docker+RAGFlow+Ollama 中配置本地部署的 DeepSeek 模型：

返回 RAGFlow 中，打开右上角设置，进入模型提供商。
选择 Ollama，配置相关信息，基础 URL 如下配置。
配置完成后点击确定。
导入一个 embedding 模型，用于文本的向量化。
设置系统模型设置。
进入数据集，导入文件，可设置文件夹当作知识库。
对文件进行解析，解析速度取决于本机 GPU 性能。
解析完成后进行检索测试，没问题即可进入聊天界面。

云端模型部署实操：

登录 Pad 控制台，讲解 model gallery 工具及模型。
演示部署 Deepseek R1 和千问 7B 模型，包括选框架、资源、出价等。
介绍查看部署状态、日志方法。
说明用 postman 在线调试模型获取名称及后续使用方式。

模型蒸馏概念、应用场景及本地部署实操：

先介绍云平台部署情况。
讲解模型蒸馏概念、方式，阐述其应用场景及修复模型幻觉的作用。
进行实操演示，带领大家在 model gallery 部署 7B instruct 模型，展示部署步骤、资源竞价等内容，部署完成后用简单问题测试模型并呈现错误回答。

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

References

英伟达下场，首次优化DeepSeek-R1！B200性能狂飙25倍，碾压H100

目前，英伟达基于FP4优化的DeepSeek-R1检查点现已在Hugging Face上开源。模型地址：https://huggingface.co/nvidia/DeepSeek-R1-FP4[heading3]后训练量化[content]模型将Transformer模块内的线性算子的权重和激活量化到了FP4，适用于TensorRT-LLM推理。这种优化将每个参数从8位减少到4位，从而让磁盘空间和GPU显存的需求减少了约1.6倍。[heading3]使用TensorRT-LLM部署[content]要使用TensorRT-LLM LLM API部署量化后的FP4权重文件，并为给定的提示生成文本响应，请参照以下示例代码：硬件要求：需要支持TensorRT-LLM的英伟达GPU（如B200），并且需要8个GPU来实现tensor_parallel_size=8的张量并行。性能优化：代码利用FP4量化、TensorRT引擎和并行计算，旨在实现高效、低成本的推理，适合生产环境或高吞吐量应用。对于此次优化的成果，网友表示惊叹。「FP4魔法让AI未来依然敏锐！」网友Isha评论道。网友algorusty则声称，有了这次的优化后，美国供应商能够以每百万token 0.25美元的价格提供R1。「还会有利润。」网友Phil则将这次的优化与DeepSeek本周的开源5连发结合了起来。「这展示了硬件和开源模型结合的可能性。」他表示。DeepSeek全面开源

Git使用及实战部署

我们返回RAGFlow中，打开右上角设置，进入模型提供商，显示如下界面接着我们就开始配置我们本地部署的DeepSeek模型选择Ollama，配置如下信息，模型是什么取决你运行的模型是什么基础URL如下配置设置完成之后，点击确定即可，然后显示如下界面那么再导入一个embedding模型，这个嵌入模型可以用于文本的向量化导入成功之后，界面如下接着我们设置系统模型设置设置好后，就可以返回知识库，进行创建知识库了进入数据集，导入文件即可，当然可以设置文件夹当作知识库，大家自行设置导入完毕之后，需要将文件进行解析之后，大模型才会懂得文件内容是什么。可以批量进行解析，文件解析速度按照你本机的GPU性能，即显卡的性能，越好的显卡，解析越快，越差则反之解析好之后，进入检索测试即可测试没有问题，那么对于文件来说，模型是可以进行检索的，下一步就可以进入聊天界面了助理设置可以自行进行设置

智能纪要：02-26 | DeepSeek部署+蒸馏 2025年2月26日

[43:45](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnyb5s158h8yi8alo4ibvl?t=2625000)云端模型部署实操与使用方法讲解本章节许键介绍为B端用户提供专有模型服务价格优势后，开始实操演示。指导大家登录Pad控制台，讲解model gallery工具及模型。演示部署Deepseek R1和千问7B模型，包括选框架、资源、出价等，还介绍查看部署状态、日志方法，最后说明用postman在线调试模型获取名称及后续使用方式。[01:00:51](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnyb5s158h8yi8alo4ibvl?t=3651000)大语言模型部署、作业要求及API调用讲解本章节许键介绍模型部署相关内容。部署时用V1 chat completion s接口，注意模型名称、大小写等。布置作业为成功部署大语言模型并调试，提交带钉钉昵称的截图。还讲解API调用方法、费用、停止服务方式等，提醒注意保密API key，若竞不到价可加价尝试进行本地蒸馏模型部署。[01:09:22](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnyb5s158h8yi8alo4ibvl?t=4162000)模型蒸馏概念、应用场景及本地部署实操讲解本章节许键先介绍云平台部署不慢，接着讲解模型蒸馏概念、方式，阐述其应用场景及修复模型幻觉的作用。随后进行实操演示，带领大家在model gallery部署7B instruct模型，展示部署步骤、资源竞价等内容，部署完成后用简单问题测试模型并呈现错误回答。

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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。