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DeepSeek 系列模型（ R1、V3、Coder V2、VL、V2、Coder、Math、LLM 等）的区别和适用场景        DeepSeek 系列模型包括 R1、V3、Coder V2、VL、V2、Coder、Math、LLM。1. DeepSeek R1定位：早期版本，专注于基础语言理解和生成任务。功能特性：基础语言理解与生成：支持通用文本生成、对话和问答任务。轻量化设计：适合资源受限的场景

别被 “一键部署” 骗了！使用Ollama本地部署DeepSeek 避坑指南最近最火的莫过于DeepSeek，现在网上关于 AI 模型部署的文章一抓一大把，动不动就是 “一键部署，轻松上手”、“30 分钟搭好一个本地能跑起来的大模型”。可现实是，当你真上手用 Ollama 搭建 DeepSeek 模型时，那简直就是踩坑大冒险！今天咱就来好好唠唠那些坑，帮你顺利搭建属于自己的 DeepSeek。Ollama 是什么Ollama 则是咱们搭建模型的得力助手，它就像是一个智能的建筑工人，能够帮助我们快

DeepSeek + Dify + SearXNG本地人工智能知识库引入搜索引擎SearXNG 是一款功能强大的免费互联网元搜索引擎，能够聚合多个搜索引擎的资源并整合搜索结果。关键一点是用户不会被跟踪，搜索行为也不会被分析。Dify 已内置了与 SearXNG 的对接功能，使您可以直接通过 Dify 平台调用其服务。一、SearXNG 与 Dify 结合1.1 使用 Docker 安装 SearXNG 容器终端中执行命令：docker pull searxng/searxng安装完成后可以自定义

【AI大模型】本地部署Ollama+翻译服务还在因为Google翻译经常死机而感到烦恼吗，还在因为一些软件大段文字翻译拉垮而感到烦躁吗，还在因为一些ai翻译服务付费而感到无力吗！非常浮夸的开头hhh这些天的deepseek杀疯了，到处都是关于deepseek的新闻。deepseek全网参与度如此之高，有一个很大的原因就是他开源了从1.5B-671B的各种大小的量化蒸馏模型，掀起了一阵本地部署大模型的浪潮。（谁不想要一个自己的贾维斯呢～）（虽然现在本地模型离贾维斯还挺远的）这篇文章就是记录一下我的

【AI大模型】Open-WebUI本地大模型+联网搜索部署上篇记录的是ollama本地部署大模型实现翻译的简易版攻略，用的ollama的后台，然后加上自己攒出来的ui界面实现。上篇链接如下https://hqyman.cn/post/9066.html这篇记录一下一个非常强大的开源工具Open-webui的部署，通过这个开源软件实现和本地大模型的对话，进一步的还会提到如何设置本地知识库，以及如何设置联网搜索功能。Open-webui简介Open-WebUI是一个可扩展、功能丰富且用户友好

几个开源的  mbti 网站源码GitHub - muzixiaotiao/mbti: 性格测试系统GitHub - vsme/mbti: 在线 MBTI 性格测评，确定自己的性格类型，支持 PC 和移动设备的访问。GitHub - einstein33/nine_style_people: PHP和原生JS实现九型人格在线测试，已有题库评定版144题。https://blog.csdn.net/dreamstone_xiaoqw/article/details/83903609

常见本地大模型知识库工具LLM knowledge base这里先盘点一下最近比较火爆的几个工具，将从知识库侧和大模型侧分别介绍。0 1知识库侧知识库侧主要是指更加偏向于能够直接读取文档并处理大量信息资源，包括文档上传、自动抓取在线文档，然后进行文本的自动分割、向量化处理，以及实现本地检索增强生成（RAG）等功能的工具，近期较为热门的主要包括：AnythingLLM、MaxKB、RAGFlow、FastGPT、Dify 、 Open WebUI 这六种。0 1Any

五大AI工具让你在本地运行大语言模型（LLM）目录简介1. GP4ALL - 免费、本地运行、尊重隐私的聊天机器人2. JAN AI - 革命性的AI工具，携带在手中3. Anything LLM - 全面的AI助手4. LM Studio - 将LLM模型带到自己的计算机上5. ollama - 拥有先进语言模型（Llama 3、Mistral、Gemma）的平台总结简介近年来，大语言模型（LLM）在人工智能领域获得了广泛关注。它们有助于完成各种任务，包括写作、翻译、摘要等。然而，由于运行这些

超好用的 AI 智能助手 -- Open WebUIOpen WebUI 是一款功能强大的 AI 智能助手，不仅支持语音输入输出，上传文件，个人知识库，在线展示 Mermaid，还支持联网查询等诸多功能。如果你有本地运行大语言模型的需求，Open WebUI 会是个很不错的选择。安装 Open WebUI目前有两种安装 Open WebUI 的方式。01Docker 安装如果你已经安装过 Docker 的话，运行如下命令即可安装 Open WebUI：docker run -

日常工作中，我们经常需要处理大量文档和资料：• 产品文档、技术文档散落在各处，查找费时费力• 新人入职培训需要反复讲解相同的内容• 客户咨询的问题高度重复，但每次都要人工回答• 公司内部知识难以沉淀和复用• 各类参考资料缺乏统一管理和快速检索的方案传统的文档管理系统只能按目录存储和搜索关键词，而商业AI助手又无法导入私有数据。这时，一个能将文档智能化并支持对话的系统就显得尤为重要。AnythingLLM正是为解决这些痛点而生。核心功能详解1. 灵活的文档处理能力AnythingLLM支持处理多种

你想过和自己聊天吗？你想通过对话的方式读一本书，或看一篇几万字的论文吗？如果你有以下需求之一：1. 想将自己积累了很久的笔记整合起来，方便自己分析。2. 想建立自己的素材库。3. 你（或你的孩子）想通过对话聊天的方式学习新知识。那么建议你跟着这篇教程，赶紧搭建一套个人知识库，来快速检自己想要的信息。主流的个人知识库软件有 AnythingLLM、Dify、Cherry Studio、MaxKB 等。产品Github 关注数 使用方式知识库说明官网地址Dify64.7kweb支持 Not

Cherry Studio 搭建个人知识库推荐一款非常适合我们国人的 AI 助手神器 -- Cherry Studio。这款工具使用简单，自带大量提示词模板，省掉了我们需要针对不同场景优化提示词的时间；还支持生成图片、翻译、搭建个人知识库等诸多功能。总而言之，Cherry Studio 上手简单，功能强大，可以说重新定义了 AI 工具，如果只推荐一款 AI 终端应用的话，那么我推荐它，赶紧用起来吧！！安装 Cherry Studio 打开 Cherry Studio 下载页面

DeepSeek-R1 7B、32B、671B差距有多大？先说结论，相比“满血版”671B的DeepSeek-R1，蒸馏版差不多就是“牛肉风味肉卷”和“牛肉卷”的差距…最近Deepseek成为了AI圈中最火爆的话题，一方面通过稀疏激活的MoE架构、MLA注意力机制优化及混合专家分配策略等创新手段，实现了高效的训练和推理能力，同时大幅降低了API调用成本，达到了行业领先水平。另一方面，Deepseek更是以7天实现用户数破亿的速度，一举超越了OpenAI的ChatGPT（ChatGPT为2个月）。

本地问答系统升级：本地RAG+网络搜索（已开源）《无需联网！DeepSeek-R1+本地化 RAG，打造私有智能文档助手》，收到了很多来自私信和评论的项目迭代的需求，针对其中提到的联网检索功能，花了半天时间通过集成 SerpAPI 的搜索 API 完成了本地 RAG+联网搜索的功能测试，已在Github开源。项目地址 https://github.com/weiwill88/Local_Pdf_Chat_RAG/tree/main。这篇向各位介绍下使用方法，以及其中的工程优化尝试，欢迎评论或私信

DeepSeek 671B满血服务器价格表浪潮原厂大概价671B 130-140万  不知多少卡，没问70B  35万    8张L2032B   20万   4张L20 H3C 还在打瞌睡没出来价格表，只是发了一张图说有，等我叼一下他们的PM过几天就有了光有模型不够，要有用应用，应用还没有太多，做自动驾驶和人工智能的公司上手的比较快，抖音上全是一帮没脑子的家伙照着稿子念蹭流量，瞎逼逼说怎么样要上就上满血版的，其它的玩玩就好了

RPG Maker VX Ace(RMVA) 是一款面向初学者的游戏开发工具，无需编程知识就能制作出完整的角色扮演游戏。它提供了直观的点击式界面，包含地图编辑器、数据库系统和事件编辑器等核心功能。目前在 Steam 限免。RPG Maker VX Ace (RMVA) 是 Enterbrain 开发的 RPG Maker 系列的第五代，RGSS 系列第三代。RMVA 允许没有编程经验的普通用户轻松制作出 RPG 游戏，创作的游戏可以在没有安装 RPG Maker VX Ace 的计算机上运行。总

1.在open connect官网获取源码，目前有四个版本，我选择的是第三个版本open connect的git clone https://gitlab.com/openconnect 2.进入android/makefile将NDK的路径修改为本地路径3.获取对应的ndk (android-ndk-r16b)4.将ARCH修改为arm645.在Android下执行make此事会遇到有的库下载不下来的情况，有可能跟源有关；如果依赖库都下载下来了，将每一个依赖库进行配置：./confi

全民大炼AI的时代来了！运行Deepseek R1/V3的满血Q4_K_M 版本，仅需 14GB 显存和 382GB 内存。清华大学的kvcache.ai团队发布的ktransformer大模型加载框架v0.3 Preview，提升本地加载满血deepseek 671b的运行效率。预填充速度性能指标27.79 倍于llama.cppcpu数tokens/s备注32 核54.212×32 核74.362255.26 基于优化的 AMX 混合专家内核，仅 V0.3 版本286.55选择性使

能将DeepSeek嵌入到Excel吗？当然可以了，我们需要借助VBA代码来实现，以下的代码都是由DeepSeek自动生成的，我们还需要调用DeepSeek的API，实现在A1单元格中输入数据，然后点击按钮执行，在B1单元格中输出结果的效果，我们来看下具体怎么做的一、获取API首先我们需要获取DeepSeek的API，只需来到官网，右上角点击【API开放平台】，然后在右侧找到【API keys】然后在中间点击【API keys】，就会显示窗口，我们需要为其设置一个名字，然后复制下API，等下需要

最近 DeepSeek出来了，很火，说是能跟ChatGpt o1 媲美，结果，用了DeepSeek的官方服务，提示“服务器繁忙 请稍后再试。”，我就想，算了，自己部署个吧。我这个是基于docker部署的，首先要docker 支持 显卡，这样才会跑的更快，基于CPU 还是比较卡的，耗费的内存也比较多。部署非常方便，除了下载很慢，基本都是环境问题，环境解决完就没啥大问题。服务器基础资源这就来个服务器部署，目前服务器资源大致如下:操作系统 : Ubuntu 24.04显卡：Tesla P100-PCI