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通过腾讯云私有化部署deepseek大模型，java调用方式？
java、腾讯云、模型、大模型部署、DeepSeek
通过腾讯云部署deepseek大模型，然后通过java调用，有没有比较优秀的解决方案。
然后部署完成以后，调用是收费的吗，我是否可以把我本地训练完成以后的模型部署到腾讯云上，有没有具体的解决方案。
浏览 623提问于2025-03-20
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如何用DGX Spark 本地部署大模型养openclaw？
spark、部署、连接、模型、大模型部署
刚刚下单了一台DGX Spark 明天到 从来没玩过大模型部署 想问问各位大神新机买回来本地部署适配最好的大模型是哪一个 部署好后如何连接openclaw 。
浏览 461提问于2026-03-11
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何如实现 AI 对多厂商安全产品的高效适配与稳定溯源？
AI 互动体验展、部署、产品、模型、隐私
在企业安全运营的 AI 溯源场景中，通用大模型常面临内部安全数据（如资产信息、漏洞日志）的隐私保护与模型本地化部署成本之间的矛盾，同时还需应对不同厂商安全产品接口差异大的问题。请问该如何设计技术方案，在兼顾数据安全、控制部署成本的前提下，实现 AI 对多厂商安全产品的高效适配与稳定溯源？
浏览 82提问于2025-11-07
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越来越依赖大模型后，会不会引发一系列别的问题？
人工智能、flash、chatgpt、部署、DeepSeek
AI飞速发展后，感觉搞IT的不会本地部署大模型，或不用下AI来工作生活，总感觉焦虑感十足。越来越依赖于大模型后，发现人们对于大模型给出来的回复的准确性往往都缺乏正确性的判断。加上不断推出的大模型，所有人都在不断学习新的AI模型的道路上，GPT还没搞明白，出来了Deepseek，Deepseek还没搞明白，马上Gemini2.0 Flash出来了。根本学不完。
浏览 168提问于2025-02-09
所以，在我花了几天时间清理我的数据，预处理，并试验了几个不同的模型(例如在R Studio中)之后，我该如何实际地部署解决方案。如果模型是一个简单的模型，那么它很简单，例如决策树，Logistic回归，因为模型很明显，R Predictor模型部署到具有http端点的商业R Server中等。就像在验证阶段一样，我假设我必须部署R脚本进行预处理，并将PCA或应用RBF预处理脚本等应用到我的部署服务器？
这是否意味着对于RBF，我必须将
浏览 2修改于2016-09-14得票数 0
我只是想知道，如果我选择了Model Zoo中的a model，它的输入尺寸比OPEN-CV OAK-D的分辨率(FHD1920x1080)大，它就会出错。-0001的模型。在使用python depthai_demo.py -cnn semantic-segmentation-adas-0001将模型部署到OAK-D时，我收到以下错误： Using depthai moduledepthai_demo.py", line 180, in <module>
device.startPipeli
浏览 14修改于2021-08-02得票数 0
我们有一个VS2010解决方案，其中包含一个windows窗体应用程序和4个类库(DLL)项目。好的
因此，我们的应用程序已经发展到想要添加一个大的新功能，而市场营销部门想要将其部署为一个单独的产品。我们的产品是用来填写税务表格的，第二个产品是用来填写其他税务表格的。
浏览 0修改于2012-03-27得票数 3
这里的流是来自Vertica -> Azure (通过表格模型)-> PowerBI的数据。我对表格模型和Vertica非常陌生。1)数据仓库是在Vertica平台上实现的。2)我正在使用VS 2019中的表格项目来构建一个数据模型4)在执行“从数据源导入”时，不能直接(从Vertica)选择单个表。5)我得到了一张大表，其中大约有30列来自Vertica1)在从Ver
浏览 2修改于2020-04-28得票数 0
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我有一个Spring3应用程序，在启动时需要大约3分钟来加载一个大的域模型…当应用程序偶尔部署到生产环境中时，这是很好的，但是当由于应用程序的停止/启动而进行开发更改时，这是一个巨大的痛苦。我做了一些调查，我喜欢使用OSGi将我的应用程序分离到模块中的想法，这样我就可以只部署我的应用程序中正在变化的部分(例如，当我对持久层进行更改时，不需要部署域模型)；然而，我发现进入OSGi的门槛相当高是否可以使用这两个Blueprint来注入模块之间提供的服务(例如，将域模型</e
浏览 0修改于2016-04-08得票数 2
我正试图在设备上编译一个用于边缘部署的Pytorch YoloV5大型模型。我可以使用FP32精度的默认设置来完成它，但是对于FP16或INT8精度，我不能这样做。如何编译FP16和INT8精度的模型？
浏览 3提问于2022-10-30得票数 1
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我训练了一个尺寸为512x512的模型。我目前有982x982大小(或任何其他大小)图像，我需要对模型进行预测。当我在这些图像上运行时，我会得到关于意外输入数组形状的错误信息。Tensorflow提供了任何方法来方便地将模型部署到比模型所训练的图像大的图像上吗？具体来说，这是一个用于图像分割的模型。我假设解决这个问题的方法之一是创建我自己的滑动窗口脚本，它将输入到与原始图像不同时间间隔的模型窗口中，然后将所有这些输出窗口粘
浏览 0提问于2019-07-16得票数 0
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我正在试用用于ML部署的Azure Machine Learning Service。我已经在计算VM上训练了一个模型，并将其保存为pickle，现在想要部署它(我现在使用的是Azure笔记本上的Python )。从guide上看，我需要在会话中存在一个run对象来执行“模型注册”步骤： # register model
model = run.register_model(model_name='my_model我也试图通过Azure Portal上传一个模型来注册它(见下面的截图)，但是(
浏览 31修改于2019-04-07得票数 0
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我将一个模型部署到SageMaker端点以进行推理。我的输入数据非常大，我想把它的Docker发送到端点，这样我就可以把它下载到部署的S3容器上。
浏览 30修改于2021-01-20得票数 0
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我想部署一个大的模型，例如伯特，在火花进行推断，因为我没有足够的GPU。现在我有两个问题。
但是，我找不到一种方法来加载用于hdfs文件系统路径的pb模型星火环境的Glibc版本与我训练的模型的ten
浏览 3修改于2021-06-12得票数 5
我对Java EE web应用程序的部署模型有一些疑问。目前，我们在Tomcat6中将web应用程序部署为WAR文件。所有内容都与WAR文件打包在一起，包括图像、静态html页面等静态内容。但我希望将这些静态内容部署在HTTP服务器中，并仅使用Application服务器来检索动态内容。我如何拆分这些东西？有没有人做过这样的事情，并且为我的场景建立了一个好的部署模型。创建两个WAR文件，其中一个只包含静态内容，并将其部署到HTTP服务器中，其余作为不同的WAR文件<em
浏览 0修改于2012-09-21得票数 6
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关于表单识别器(FR)模型管理的几个问题：每次对模型进行培训时，都会创建一个新实例。新版本不包含对以前版本的任何引用，也无法在代码中按名称选择模型。可以使用TrainingCompletedOn属性查询最新模型，但它不是故障保护，如果FR有多个项目，则不能使用它。问:如果正在进行持续的开发，并不断改进模型--是否有一种方法(或最佳实践)来管理必须针对哪个模型。与第一季度相关的--因
浏览 1提问于2020-08-05得票数 3
我试图在AWS上部署一个图像分类算法，我的构建大小是390 MB，甚至通过S3桶上传也超过了250 MB的上限。这么大的大小的原因是: OpenCV (120 MB)，模型检查点(112 MB)和另一个Caffemodel (125 MB)
当我们必须部署像OpenCV等依赖项的脚本时，如何处理这样的场景
浏览 2修改于2018-10-26得票数 0
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