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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
我有一个设置，我们通过Team将源代码打包到nuget包中，然后通过Octopus部署部署。打包的文件夹的大小是~267 is。这个过程大约需要5-6分钟才能打包这些文件。知道为什么在用Nuget包装这些文件夹的时候有这么大的时间差异吗？是否有任何解决方案来帮助提高性能？
谢谢
浏览 0提问于2015-09-14得票数 3
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作为部署的一部分，我使用powershell为同时具有windows服务和web服务的应用程序创建了一个自定义部署脚本。有5-6个web.config文件和类似数量的app.config文件，这是相当大的。部署是在网络外的非域机器上完成的，因此使用VS或Teamcity创建部署不是一个选择。
浏览 0提问于2015-11-19得票数 1
我们在生产中使用动态查询已经有很多年了，执行它花了5-6秒的时间，直到我们最后的代码部署。现在，相同的查询需要几天时间才能完成。这是一个相对简单的嵌套选择，它连接5-6个表，其中最大的有几十万行(其他大部分是小型查找表)。
相同的查询运行在不同的数据库实例上非常快(有更多的数据和完全相同的代码基)。我的问题是:如果查询、表结构没有改变，或者数据读取量发生了很大的变化，为什么执行计划会发生如此大的变化，我怎么能预料到这样的变化呢？编辑: Satistics是在上次代码部署之后直接运行的。
浏览 0修改于2016-04-24得票数 1
我的表单和模型是相当大的，该模型有63个属性，其中大部分是经过验证的。我的第一次5-6验证就是因为这个而被搞砸了。有人知道模型是怎么装的吗？我不
浏览 0修改于2013-06-02得票数 4
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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
每个版本都是一个功能，涉及5-6个微服务的变化。我目前在一个本地集群上有3个环境(DEV、SIT和UAT分隔为名称空间)&一个专门用于生产的本地集群。只有一个开发环境，版本就会受到限制，因为在开发中只部署了一个版本，只有当它被提升到SIT时，才会将下一个功能版本部署到开发中。这种顺序升级会将发布排入队列并延迟发布。每个特性一个env是处理上述场景的好模型吗？
浏览 5提问于2021-02-17得票数 0
我有几个模型，但我需要将数据从一个模型转移到另一个模型(可以使用SOSS (销售订单号)建立关系。我确实有这样做的逻辑，但效率并不像我想要的那样高。处理数据大约需要5-6分钟。我的模型1具有关系编号(po_number)，并且与模型2(称为planning_number)相关。它需要很长时间，因为模型2大约有93,000条数据线。item.docs_add_date = wi.docs_received_time
item.sa
浏览 5提问于2016-12-21得票数 1
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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
但是，在我将代码部署到apache2 + wsgi之后，Popen无法正常工作。它总是在命令实际完成之前返回。它也不会抛出一个错误，它只是抛出完整的输出，我检查了检出的文件夹，它们也是不完整的。整个svn签出过程大约需要5-6秒，并且标准输出相当大(大约3000字符)。基本上这是我现在唯一被困住的东西。svn", "--ignore-externals", "co", svn_url, src_folder] )
以
浏览 3提问于2012-07-21得票数 0
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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