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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 562提问于2025-03-20
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DeepSeek这么厉害，会成为AI浪潮的转折点吗？
开源、模型、腾讯技术创作特训营S11#重启人生、DeepSeek
DeepSeek-V3在开源模型中位列榜首，表现出色，与世界上最先进的闭源模型不相上下了。
那由于开源的特殊性，DeepSeek会成为AI浪潮下的转折吗？
浏览 495提问于2025-02-05
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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 155提问于2025-02-09
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workbuddy怎么查看之前回答用的什么模型？
auto、模型、大模型部署、DeepSeek
之前选了Deepseek作为默认大模型，但是在长文本生成上不及预期，就改为auto模式，生成的内容比较满意，为了保持后续的稳定性，就想看一下，执行这些对话所用的大模型是什么。
浏览 40提问于2026-03-25
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新手求助，代码跑不通了，deepseek也搞不定？
函数、DeepSeek
求助，新手的代码跑不通，deepseek说代码没问题。 print("adlkfjalskd")运行后就出错。deepseek说代码没问题。求教？
浏览 182提问于2025-03-23
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【有奖问答】程序员跟DeepSeek有哪些「新奇」对话？（已完结）
人工智能、腾讯云开发者社区、程序人生、程序员、DeepSeek
也欢迎大家持续分享你跟DeepSeek的「新奇」对话~●活动时间：2025年2月20日～2025年2月26日，本次互动截至到2025年2月26日24时。
浏览 1149修改于2025-02-27
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deepseek v3.2多牛逼？从开发人员视角横向对比选择模型？
论文、模型、DeepSeek、腾讯技术创作特训营S16
deepseek v3.2 当前是热点，带着它的论文，搭建评测一下。
浏览 103提问于2025-12-02
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云deepseek怎么联网搜索？
腾讯云、ui、部署、搜索、DeepSeek
腾讯云一键部署的deepseek，怎么联网搜索？在ui界面，直接对话就是【深度思考】的答案吗？
浏览 110提问于2025-02-03
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在进行基于Ollama的DeepSeek R1本地部署后，使用Cherry Studio时提示身份验证失败，请检查 API 密钥是否正确？
api、部署、身份验证、DeepSeek
在进行基于Ollama的DeepSeek R1本地部署后，使用Cherry Studio时提示身份验证失败，请检查 API 密钥是否正确，求大佬解答。
？
浏览 8491提问于2025-02-13
我已经建立了Tensorflow对象检测模型(带有coco或任何其他模型的e.g.SSD)来检测图片中的“汽车”，它工作得很好。现在我想用我自己的数据集，在coco上使用预先训练好的SSD模型来训练相同的SSD模型，以检测一个自定义对象，比如“门”。问:训练完模型后，经过训练的SSD模型还能检测到“车”和“门”吗？或者，训练的模型将只检测“门”，因为这是模型<em
浏览 1提问于2018-10-18得票数 1
在pytorch中，我想使用预先训练的模型并训练我的模型来向模型结果中添加一个增量，即： input------------- (my model) --------- Δresult --+-- final_result
用load_state_dict加载预训练模型的参数设置所有预训练模型的参数requ
浏览 9提问于2021-12-07得票数 1
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我最近开始尝试tensorflow，但有一件事我不太确定:如果我有一组训练数据，在它上训练N个时期的模型，然后使用model.save("Multi_stage_test.model")保存模型。在使用相同的训练数据和加载了model=load_model("Multi_stage_test.model")的先前训练的模型再次运行程序之后。我是继续训练模型(训练会话的1个时期是
浏览 10提问于2019-02-17得票数 0
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这里描述的tensorflow文本摘要模型需要多GPU架构才能进行训练。我反复尝试训练模型，但由于各种原因导致内存异常，机器崩溃。经过训练的摘要模型是否可用，以便在不需要训练的情况下使用摘要模型？摘要模型是使用非免费的Gigaword数据集训练的，如果训练的模型不能从Google获得，这是一个原因吗？
浏览 1提问于2016-10-06得票数 0
我在Keras有一个预先训练好的模型。我想训练另一个模型，其中模型的输出是已训练模型的输入，并且已训练模型的输出用于未训练模型的损失函数。feedback from B here) --> Model A --> out_a --> Model B --> out_b
然后使用这个错误来训练模型
浏览 1修改于2017-03-26得票数 1
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我和我的朋友正在训练一个学习2D足球的DDQN。我训练了大约40.000集的模型，但它需要6天的时间。有没有一种方法可以同时训练这个模型？例如，我有4个核心和4个线程，每个线程并发地训练模型10.000次。因此，训练40.000集的时间就像for循环的并行性一样，从6天减少到1,5天。编辑:如果我们分别在4个线程中训练一个模型10.000集，形成一个由这些训练模型的平均值组成的新<
浏览 45修改于2019-05-16得票数 1
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本质上，我没有足够的RAM来从零开始训练我想要的模型，同时使用2000类。因为这个原因，我想知道我是否可以使用一个由200个神经元组成的输出层，然后用这200个类训练模型，然后加载相同的权重，然后再用200个不同的类来训练模型，直到我用所有的2000个类来训练模型。注意，这个数据集被用来对模型进行预训练，这样我就可以用另一个小得多的数据集重新训练模型。从本质上说，我想用这个大数据集
浏览 3修改于2022-08-07得票数 -2
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对于我正在使用的数据集，我已经使用Keras训练并保存了一个h5py模型。现在，我必须将新数据添加到预先训练的模型中，并在训练集中使用这些新数据。但我不想重新训练整个数据集，因为训练和保存模型已经花了大约7个小时。目前有哪些方法可用于向已训练的模型中添加任何新数据？
我不想重新训练整个模型是因为我没有要添加的大型数据集。由于时间限制，我希望在不从头开始训练
浏览 0修改于2018-10-12得票数 2
我在凯拉斯有个受过训练的模特。是否可以使用“.h5”文件中预训练模型的前4个conv层的权重来初始化新模型的前4个conv层？是否必须先加载整个预先训练过的模型？？
预训练模型实际上占用了很大的空间，我不知道在我用权值初始化新模型之后如
浏览 6修改于2020-08-19得票数 0
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