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飘了!DeepSeek本地部署,保姆级教程直接起飞!

GitHub猿  · 公众号  ·  · 2025-02-06 17:26
    

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我这里有两份整理好各种场景的提示词,大家如有需求可以加我微信领取。 来源 | 机器之心 本文的作者是 李锡涵( Xihan Li) 。他是 伦敦大学学院(UCL)计算机系博士研究生,谷歌开发者专家,主要研究方向为学习优化,在 NeurIPS、ICLR、AAMAS、CIKM 等会议发表过学术论文,Circuit Transformer 作者,图书《简明的 TensorFlow 2》(https://tf.wiki)作者。 过年这几天, DeepSeek 算是彻底破圈了,火遍大江南北,火到人尽皆知。虽然网络版和 APP 版已经足够好用,但 把模型部署到本地,才能真正实现独家定制,让  DeepSeek  R1 的深度思考「以你为主,为你所用」。 关于本地部署,大多数人使用的是蒸馏后的8B/32B/70B版本,本质是微调后的Llama或Qwen模型,并不能完全发挥出DeepSeek R1的实力。 然而,完整的671B MoE模型也可以通过针对性的量化技术压缩体积,从而大幅降 ………………………………

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