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Deepseek 高效使用指南，1分钟学会
1.前言2025 Deepseek爆火全球，会用的人说巨好用，差距就在提问方式，教你用1个公式让Deepseek变身“职场军师”“学霸外挂”“流量引擎”。
47120编辑于 2025-04-07
来自专栏施炯的IoT开发专栏
Windows Phone 7 Motion Sensor 使用指南
在上一篇《Windows Phone 7 数字罗盘使用指南》中，我们已经对WP7中的传感器有所了解，事实上，WP7正是通过这些传感器来获取手机当前的姿态和位置等信息。使用Motion API的前提首先，需要注意的是，一代的Windows Phone 7手机没有开放Motion API。但是，自从这个月初微软提供了Mango升级以后，很多设备厂商都对其生产的WP7推送了Mango更新。在OS升级以后，有些设备就提供了对Motion API的支持。 " Style="{StaticResource PhoneTextTitle1Style}"/> 5: </StackPanel> 6: 7: 4: if (motion.IsDataValid) 5: { 6: // Show the numeric values for attitude. 7:
2.2K80发布于 2018-01-10
来自专栏施炯的IoT开发专栏
Windows Phone 7 数字罗盘使用指南
对于Windows Phone 7而言，微软给各个手机生产厂商指定了一个硬件规格，包括CPU、屏幕分辨率、内存容量和传感器等等。需要注意的是，对于Windows Phone 7设备来说，Compass并不是必须的。换句话说，微软并没有对其进行强制规定，硬件厂商可以根据自己的意愿来选择是否对其生产的Windows Phone 7设备加入数字罗盘的支持。如何判断你的Windows Phone 7设备是否支持数字罗盘如何判断Windows Phone 7设备是否支持某种传感器，我们可以通过Microsoft.Devices.Sensors命名空间下，如何为Windows Phone 7应用程序加入Compass？
1.2K100发布于 2018-01-10
DeepSeek-7B-chat langchain 接入
DeepSeek-7B-chat langchain 接入这篇主要讲 DeepSeek-7B-chat 如何对接Langchain中 langchain.llms.base 的 LLM 模块，其他关于如何对接向量数据库和 pip install langchain==0.0.292 DeepSeek-7B-chat 接入 LangChain 为便捷构建 LLM 应用，我们需要基于本地部署的 DeepSeek-7B-chat ，自定义一个 LLM 类，将 DeepSeek-7B-chat 接入到 LangChain 框架中。基于本地部署的 DeepSeek-7B-chat 自定义 LLM 类并不复杂，我们只需从 LangChain.llms.base.LLM 类继承一个子类，并重写构造函数与 _call 函数即可： from llm = DeepSeek_LLM('/root/autodl-tmp/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat') llm('你好') 如下图所示：
38010编辑于 2025-07-17
DeepSeek-7B-chat WebDemo 部署
DeepSeek-7B-chat WebDemo 部署 DeepSpeek 介绍由70亿个参数组成的高级语言模型 DeepSeek LLM。为了促进研究，DeepSeek 已经为研究社区开放了DeepSeek LLM 7B/67B Base 和 DeepSeek LLM 7B/67B Chat。 /deepseek-llm-7b-chat', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master') 代码准备在/root/autodl-tmp路径下新建之间，默认值为512 max_length = st.slider("max_length", 0, 1024, 512, step=1) # 创建一个标题和一个副标题 st.title(" DeepSeek /deepseek-llm-7b-chat' # 定义一个函数，用于获取模型和tokenizer @st.cache_resource def get_model(): # 从预训练的模型中获取
64510编辑于 2025-07-17
DeepSeek-7B-chat Lora 微调
DeepSeek-7B-chat Lora 微调概述本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架，对 DeepSeek-7B-chat 模型进行 Lora 微调。 ": input_ids, "attention_mask": attention_mask, "labels": labels } 这里的格式化输入参考了， DeepSeek /deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat/', use_fast=False, trust_remote_code=True) tokenizer.padding_side = /deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat/', trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.half, device_map="auto /deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat/') model.generation_config.pad_token_id = model.generation_config.eos_token_id
41310编辑于 2025-07-17
来自专栏测试开发技术
DeepSeek 新手使用指南：入门必备技巧与隐藏功能（建议收藏）
几乎一夜之间，所有人都在关注DeepSeek，甚至我在老家，完全没用过AI的七大姑八大姨，都在问我，DeepSeek是什么，怎么用。今天就来聊一聊DeepSeek，话不多说，开始。 2、关于DeepSeek公司介绍 DeepSeek（深度求索），是一家在2023年7月17日成立的公司深度求索所开发的大模型名称。 4、DeepSeek开源地址 DeepSeek 相关模型已经开源，以下是不同模型的开源地址： 1、DeepSeek Coder，它是代码大模型，仓库地址为： https://github.com/DeepSeek-AI 3、DeepSeek-R1,仓库地址： https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1 论文链接：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1 因为 DeepSeek 默认情况下使用的是几个月前的训练数据，所以如果我们想要参考最新的消息，就得开启联网搜索，以便联网获取实时信息。 7、那么，到底什么是指令型AI or 推理型AI？
3.6K30编辑于 2025-02-10
DeepSeek-7B-chat FastApi 部署调用
DeepSeek-7B-chat FastApi 部署调用 DeepSpeek 介绍由70亿个参数组成的高级语言模型 DeepSeek LLM。为了促进研究，DeepSeek 已经为研究社区开放了DeepSeek LLM 7B/67B Base 和 DeepSeek LLM 7B/67B Chat。 /deepseek-llm-7b-chat', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master') 代码准备在/root/autodl-tmp路径下新建api.py return answer # 返回响应 # 主函数入口 if __name__ == '__main__': mode_name_or_path = '/root/autodl-tmp/deepseek-ai /deepseek-llm-7b-chat' # 加载预训练的分词器和模型 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mode_name_or_path
37710编辑于 2025-07-17
DeepSeek AI助手完全使用指南：从小白到高手的效率进化论
官网入口：www.deepseek.com 2. 账户创建： • ▫️国内用户推荐手机号注册（支持海外+86号码） • ▫️学生党可优先绑定.edu后缀邮箱享教育优惠 3. 评论区见" 生活管家模式 • 旅行规划指令： "7日台湾环岛游，避开旅行团常规路线，预算人均5000元" • 家装设计：上传户型图→输入"日式原木风三居改四居保留采光需求" 四、高手专属技能解锁
1.6K10编辑于 2026-01-22
来自专栏鱼皮客栈
DeepSeek，我入局了！
有人拿 DeepSeek 卖课赚米，一个本地化部署教程轻松销量破千；有人拿 DeepSeek 锐评生活中的一切，搞笑的同时收割流量无数；还有人把 DeepSeek 和其他 AI 工具结合起来，直接变身内容制造机这里总结整理了关于 DeepSeek 的一切，包括新手小白快速使用指南、保姆级的本地部署教程、不同流派的提问技巧、工作生活提效的应用场景、高阶工具搭配使用思路、学习资源汇总、DeepSeek 技术解读、在我们知识库的 DeepSeek 使用指南里，也有专门的内容去收集这些使用方式。根据自己电脑的配置，选择合适参数的模型，1.5B、7B、8B、14B、32B、70B：参数量越大，模型效果越好，但对电脑性能要求也更高。欢迎体验除了以上提到的内容，我们的 AI 知识库还汇总了 DeepSeek 相关有价值的资源，比如火遍全网的清华大学 DeepSeek 使用指南第一弹和第二弹，都可以直接免费下载。
69710编辑于 2025-02-20
TencentOS Server 3.1 部署 DeepSeek-R1-7B
-1.5B4C/8G>4GBDeepSeek-R1-7B8C/16GB>8GBDeepSeek-R1-14B12C/32GB>16GBDeepSeek-R1-32B16C/64GB>24GB2. 部署环境说明本次部署计划部署DeepSeek-R1-7B，根据资源要求，实验配置的硬件资源为海光CPU+Nvidia T4 GPU，海光CPU分配8核资源，配置32GB内存，磁盘为100GB SSD磁盘使用Ollama运行DeepSeek R1 7b下载DeepSeek R1 7b# ollama pull deepseek-r1:7b查看模型信息ollama listNAME ID SIZE MODIFIEDdeepseek-r1:7b 0a8c26691023 4.7 GB 27 seconds ago运行DeepSeek-R1ollama run deepseek-r1:7b>>> 你是谁<think></think>您好！
1K00编辑于 2025-02-16
来自专栏零域Blog
QFramework 使用指南 (2020) - Res Kit（7）从其他位置加载资源
加载网络图片也很简单，只需要加上前缀: netimage: 即可，不过，从网络中加载资源是异步加载，所以需要使用异步加载的 API。
84610编辑于 2022-03-21
来自专栏C++
【DeepSeek】DeepSeek概述 | 本地部署deepseek
1 -> 概述 DeepSeek是由中国的深度求索公司开发的一系列人工智能模型，以其高效的性能和低成本的训练而受到关注。知识蒸馏：DeepSeek-R1通过知识蒸馏，将长链推理(CoT)模型的推理能力蒸馏到标准LLM中，显著提升了推理性能。 Janus-Pro：2025年1月28日发布，分为7B(70亿)和1.5B(15亿)两个参数量版本，且均为开源，在多模态理解和文本到图像的指令跟踪功能方面取得重大进步，同时增强了文本到图像生成的稳定性， 2.2 -> 部署deepseek-r1模型回到ollama官网点击左上角的Models进入如下界面。这样本地部署deepseek就算完成啦
3.5K32编辑于 2025-02-08
来自专栏科控自动化
S7-1200基本以太网通讯使用指南
1.概述 S7-1200CPU具有一个集成的以太网接口，支持面向连接的以太网传输层通信协议。协议会在数据传输开始之前建立到通信伙伴的逻辑连接。数据传输完成后，这些协议会在必要时终止连接。 7.S7-1200以太网通信连接数 3个用于HM 1个用于编程设备 8个用于用户程序中的以太网通信指令 3个用于S7-1200与S7-200/300/400的S7通信
3.9K21编辑于 2022-03-29
ClamAV 在 CentOS7 上的离线安装与使用指南
本文以ClamAV0.104.2为例，详细介绍其在CentOS7下的离线安装、配置及使用方法。
2.3K10编辑于 2025-11-07
来自专栏h5
vue3-deepseek-webai网页版AI Chat系统|vite7+arco+deepseek流式ai模板
2026/1開年最新实战vite7.x+vue3.5+arco+deepseek从0-1纯手搓网页端ai对话系统。 = false# 是否删除生产环境 consoleVITE_DROP_CONSOLE = true# DeepSeek API配置VITE_DEEPSEEK_API_KEY = 替换为你的 API KeyVITE_DEEPSEEK_BASE_URL historySession.value : [{role: 'user', content: editorValue}], // deepseek-chat对话模型 deepseek-reasoner 'deepseek-reasoner' : 'deepseek-chat', stream: true, // 流式输出 max_tokens: 8192, // 一次请求中模型生成 completion historySession.value : [{role: 'user', content: editorValue}], // deepseek-chat对话模型 deepseek-reasoner
42420编辑于 2026-01-07
DeepSeek-7B-chat 4bits量化 QLora 微调
DeepSeek-7B-chat 4bits量化 QLora 微调概述本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架，对 DeepSeek-7B-chat 模型进行 Lora 通过这种方式训练，可以用6G显存轻松训练一个7B的模型。我的笔记本也能训练大模型辣！太酷啦！ /deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat/', use_fast=False, trust_remote_code=True) tokenizer.padding_side = /deepseek-llm-7b-chat/', trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.half, device_map ) model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained('/root/model/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat
52710编辑于 2025-07-17
来自专栏h5
vite7-webai仿写deepseek网页版流式ai助手
2026最新研发vite7.2+vue3+deepseek-v3.2构建网页版流式输出ai对话系统。 vue3-web-deepseek支持深度思考、各种代码高亮/复制、latex数学公式和mermaid图表功能。项目技术点技术框架：vite^7.2.4+vue^3.5.24+vue-router^4.6.4ai大模型框架：DeepSeek-R1 + OpenAI组件库：arco-design^2.57.0 (字节桌面端组件库 pinia-plugin-persistedstate^4.7.1高亮插件：highlight.js^11.11.1markdown插件：markdown-it项目结构目录使用最新前端技术栈vite7.2+vue3.5搭建项目模板，接入deepseek-v3.2
13920编辑于 2026-01-06
来自专栏天意云&天意科研云&天意生信云
Deepseek+Zotero读文献，7天熟悉一个领域！
通过整合Zotero与Deepseek大模型，你可以轻松实现智能分析文献、自动撰写综述、文献专业翻译和文献快速总结等，显著提升研究效率！下面，就来看看如何将Deepseek整合到Zotero中。 Step 2：配置API调用Deepseek 1、访问东方天意官网访问东方天意官网（dftianyi.com）注册/登录账号。 2、购买API 点击进入“天意科研云”页面购买API。 Tips：API配置完成后，记得点击“Test”按钮进行测试，显示“Normal”就可以正常使用啦~ Step 3：实操演示点击快捷键“Ctrl+/”快速启动Deepseek，实现文献内容总结、语言润色 3、智能问答在对话框中输入任何关于文献的问题，DeepSeek会基于文献内容进行分析，提供有针对性的解答，你还可以进行连续提问，深入探讨研究细节。
1.8K10编辑于 2025-03-27
来自专栏wayn的程序开发
企业级模型推理部署工具vllm使用指南 - 部署最新deepseek-v3-0324模型
例如，LLaMA-7B 模型显存占用可从 14GB 压缩至 4GB（使用 INT4 量化）。支持长上下文（如 128K 或 10M token）的高效处理，减少显存浪费。 2. 吞吐量提升：相比 Hugging Face Transformers，吞吐量提升 24 倍（如 LLaMA-7B 模型）。在高并发场景下，吞吐量可达传统框架的 5-10 倍。 3. 量化效果： INT4 量化：将 7B 模型显存需求从 14GB 压缩至 4GB，同时保持精度损失<1%。适用于消费级显卡（如 RTX 4090）部署 7B-13B 模型。 4. " \ -p 8000:8000 \ --ipc=host \ vllm/vllm-openai:latest \ --model mistralai/Mistral-7B-v0.1 在 huggingface 搜索 deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324 即可找到 deepseek v3 的最新模型，点击 Use this model 即可找到下载模型命令，在
6.9K10编辑于 2025-04-09

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