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云端部署DeepSeek操作指南
2025/02/21
本文介绍了如何将DeepSeek-R1开源模型部署到GPU云服务器,并在服务器上安装配置Ollama和Open WebUI。文章首先指出,云端部署DeepSeek模型具有部署效率高、成本优化和创新资源丰富等优势。接着,文章详细说明了部署过程,包括创建专有网络VPC和交换机、配置安全组、创建GPU云服务器实例等环境准备工作,以及通过Ollama框架部署模型和使用Open WebUI调用模型服务的具体步骤。最后,文章还提供了应用体验指南,包括如何访问示例应用、与模型进行对话交互,以及如何通过Chatbox客户端配置Ollama API进行对话。

如何在IDE里使用DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 满血版模型
【AI驱动】
本文介绍了如何在IDE中使用DeepSeek-V3和DeepSeek-R1满血版模型,以及通义灵码的最新功能升级。通义灵码支持VS Code、JetBrains IDEs等多种开发环境,用户可通过插件市场或官网下载安装,并在IDE中切换使用Qwen 2.5、DeepSeek-V3、DeepSeek-R1等模型,以实现代码生成、智能补全、代码优化等功能。文章详细说明了在JetBrains IDEs和VS Code中安装通义灵码的步骤,并介绍了其核心能力,包括行级/函数级实时补全、自然语言生成代码、企业代码生成增强、智能问答以及AI程序员的多文件代码修改和单元测试生成等功能。通过这些功能,开发者可以在IDE中高效完成复杂编码任务,提升编程效率和代码质量。
2025/02/21

破解 vLLM + DeepSeek 规模化部署的“不可能三角”
【AI驱动】
文章介绍了如何通过阿里云函数计算(FC)的GPU预留实例闲置计费功能,破解vLLM和DeepSeek规模化部署中的“不可能三角”问题,即性能、成本与稳定性的平衡。文章指出,vLLM和DeepSeek等大语言模型在规模化部署时面临诸多挑战,包括大规模参数量导致的启动和加载问题、高效推理能力要求、上下文理解的连贯性需求,以及显卡资源利用率、成本控制等难题。FC通过预先启动服务实例、灵活计费模式和自主研发调度算法等方式,优化了性能、降低了成本、保障了稳定性。同时,FC还支持高效的开发与运维能力,提供多种请求导入机制和简便的部署流程,使得企业可以专注于业务逻辑创新。
2025/02/21

大模型推理服务全景图
【AI驱动】
本文从技术架构的全局视角出发,详细剖析了大模型推理服务的全景图。文章指出,随着 DeepSeek R1 和 Qwen2.5-Max 等大模型的发布,推理性能成为优化的关键领域,其提升涉及芯片层、编程语言层、深度学习框架层、推理加速层、大模型层、计算平台层、应用编排层和流量管理层等多个技术层级的协同优化。文章逐一介绍了各层级的关键技术和代表性方案,如芯片层的 NVIDIA、AMD 和国内的平头哥、华为 Ascend;推理加速层的 vLLM、TensorRT-LLM 和阿里云的 BladeLLM;以及流量管理层的 Higress 和阿里云云原生 API 网关等。通过这些内容,文章展示了大模型推理服务的全貌,并强调了各层级优化对提升推理性能、降低成本和改善用户体验的重要性。
2025/02/20

在 Claude 上复刻 DeepSeek-R1 效果
【AI驱动】
本文讲述了作者通过提示词工程在 Claude 上“复刻”DeepSeek-R1 使用效果的过程。作者首先介绍了 DeepSeek-R1 的特点,包括其在复杂推理任务中的卓越表现以及公开的深度思考过程。为了在 Claude 上实现类似效果,作者尝试通过调整提示词,让模型先输出推理过程再给出结论,并通过结构化标签展示思考过程。经过多次优化,最终成功模拟出 DeepSeek-R1 的深度思考框架,提升了 Claude 3.5 Sonnet 的表现。这一过程不仅实现了在 Claude 上复刻 DeepSeek-R1 效果的目标,还展示了提示词工程在优化大模型输出中的重要作用,同时为用户提供了更透明化的推理过程和更个性化的使用体验。
2025/02/20

基于LLM打造沉浸式3D世界
【AI驱动】
利用大型语言模型(LLM)结合虚幻引擎,通过视觉-语言模型(VLMs)为3D模型生成自然语言描述,建立模型的语义信息,使其能够被LLM理解和处理。同时,借助场景级标注和多种策略建立文本描述与场景内实体的映射关系,帮助LLM理解3D场景。通过FunctionCall将LLM的输出转化为实际操作,实现自然语言指令对3D世界的交互,如移动物体或调整场景布局。这一研究展示了LLM在3D领域的巨大潜力,为自动驾驶、具身智能和3D生成等方向提供了新的思路和方法。
2025/02/20

如何获取 Grok3 API 密钥(分步指南)
【AI驱动】
在人工智能和自然语言处理领域,精准的智能助手和语言理解能力至关重要。Grok3 API为开发者提供了强大的工具,可以轻松集成先进的对话式AI功能,帮助提升应用的智能化水平。通过使用该API,开发者能够实现自然语言理解、智能对话和个性化推荐等...
2025/02/20

漫谈DeepSeek及其背后的核心技术
【AI驱动】
本文深入探讨了DeepSeek大模型的核心技术,从公司背景、模型能力、训练与推理成本到核心技术细节进行了全面分析。DeepSeek由幻方量化于2023年7月在杭州成立,其推出的V3模型在性能上已与OpenAI的GPT-4o媲美,训练成本不到600万美元,API定价远低于国内其他头部厂商。DeepSeek-V3采用了自研的MLA(多头潜在注意力)机制和无辅助损失的MoE(Mixture of Experts)架构,显著减少了KV缓存和训练成本。训练框架HAI-LLM支持多种并行策略,优化了通信和计算效率。推理部署采用预填充和解码分离策略,确保高吞吐量和低延迟。文章还指出,DeepSeek的成功在于其深厚的技术积累和对基础研究的重视,其技术创新将推动AI行业的快速且低成本迭代。
2025/02/20

不可检测的免费AI人性化工具
【AI驱动】
在当今数字化时代,AI工具已经成为许多行业的必备工具。然而,许多AI工具在提供便利的同时,也可能面临被检测和识别的风险。不可检测的免费AI人性化工具为用户提供了一种安全且高效的选择。这些工具不仅能够提升工作效率,还具备高度的人性化设计,使用户在使用过程中感到自然和舒适。本文将详细介绍这些工具的特点、优势以及应用场景,帮助您更好地理解和使用这些不可检测的免费AI人性化工具。
2025/02/20

如何让AI生成的文本更有人味
【AI驱动】
在现代社会,AI文本人性化是一个备受关注的话题。随着人工智能技术的不断进步,如何让AI生成的文本更加贴近人类的表达方式成为研究的重点。AI文本人性化不仅涉及到语义理解和自然语言生成,还包括情感分析和语境推理等方面。通过不断优化算法和数据训练,AI可以生成更为自然流畅的文字,使其在各类应用中更具实用性和亲和力。
2025/02/20

不可检测的AI人性化工具
【AI驱动】
在当今数字化时代,AI技术的发展迅猛,人们逐渐寻求更加人性化的AI工具。这些工具不仅能够提供高效的服务,还能在与用户互动时展现出类似人类的情感和理解力。然而,随着AI的普及,如何确保这些工具的不可检测性成为一个重要课题。不可检测的AI人性化工具将不仅关注技术的先进性,还会考虑到用户的隐私和安全。这些工具的设计需要平衡创新与道德,以确保其在各个行业中的应用既有效又可靠。
2025/02/20

Grok 3 平台介绍:xAI 人工智能新纪元的引领者
【AI驱动】
Grok 3 平台是 xAI 最新推出的大语言模型,凭借混合专家架构和“思维链”推理机制,展现出强大的推理能力、多模态处理能力和实时信息整合功能。其总参数量达 1.2 万亿,依托 Colossus 超级计算机和高质量数据训练,在行业基准测试中表现卓越,尤其在数学推理和科学知识领域领先。Grok 3 平台集成了 DeepSearch 智能搜索引擎,支持跨领域应用,包括科研、教育、医疗和企业服务,并为用户提供透明、逻辑清晰的回答。尽管目前仍处于 Beta 阶段,未来计划通过 API 服务和语音功能进一步扩展其潜力,标志着人工智能发展的新纪元。
2025/02/19

Elon Musk AI 的人工智能项目:Grok 3 的技术突破与未来展望
【AI驱动】
Elon Musk AI 的人工智能项目 Grok 3 是 Musk 领导的 xAI 公司推出的最新成果,旨在通过强大的推理能力和优化的算法超越现有的 AI 模型。Grok 3 在数学、科学和编程基准测试中表现出色,尤其在复杂推理和搜索功能方面具有显著优势。其功能亮点包括深度搜索、在线编程支持和复杂推理模式,能够满足个人用户和企业客户的需求。Grok 3 的价格定位较高,每月 40 美元的订阅费用反映了其高端市场定位。与市场上其他主要 AI 模型相比,Grok 3 在性能上具有明显优势,尤其是在处理复杂任务时。随着语音模式的推出和未来代码的开源,Grok 3 有望进一步推动人工智能技术的发展,为用户提供更高效、更智能的服务。
2025/02/19

Deepseek为什么选择蒸馏模型?一文彻底搞懂大模型蒸馏技术
【AI驱动】
DeepSeek选择蒸馏模型是为了将大型复杂模型的知识迁移到小型简单模型上,从而在减少模型大小和计算复杂度的同时保持较高性能。蒸馏技术通过模仿教师模型的输出,使学生模型能够继承其决策过程、泛化能力和先验知识,尤其在复杂推理和数据稀缺任务中表现更优。DeepSeek采用蒸馏技术的原因在于其设计理念更注重模型的高效性和适应性,尤其是在计算资源受限和需要高效推理的场景中。相比之下,其他厂商如Qwen和Llama更注重大规模模型的多样性和复杂性,未将蒸馏作为核心优化手段。大模型蒸馏的关键步骤包括教师模型生成软标签、学生模型训练、损失计算与参数更新。随着技术进步,DeepSeek的蒸馏方式有望成为大模型优化的主流方向。
2025/02/19

如何使用 Grok AI:综合指南
【AI驱动】
Grok AI 是由埃隆·马斯克的公司 xAI 开发的一款高级聊天机器人,旨在提供先进的 AI 解决方案,帮助企业实现任务自动化、获取洞察力并改善决策。Grok AI 的功能包括撰写博客、调试代码、起草电子邮件、生成图像和分析数据等。Grok AI 建立在 Grok-1 语言模型之上,目前已升级为 Grok-2,并仅供 X(前称 Twitter)的 Premium 和 Premium+ 用户使用,费用为每月 16 美元。 使用 Grok AI 的步骤包括订阅 X Premium+、检查可用性、注册邮箱以获取更新以及探索 Grok AI 界面。Grok AI 的主要特点包括业务流程自动化、数据分析、商业系统集成、数据可视化和个性化选项。它能够帮助企业提高效率,优化资源管理,并提供多语言支持。虽然 Grok AI 目前并非在全球所有地区可用,但其功能强大,值得用户充分利用。
2025/02/19

Grok的详细注册和使用指南
【AI驱动】
本文提供了 Grok注册使用指南,详细介绍了如何注册和使用 Grok,一款由 xAI 提供的先进 AI 工具。Grok 旨在通过自然语言交互、代码调试、图像分析和项目管理等功能,帮助软件工程师解决复杂问题。用户可以通过 X 平台的 Premium+ 订阅或独立应用进行注册,并根据个人需求配置账户以获得定制化响应。文章还展示了如何通过 Python 示例代码集成 Grok API,实现文本和图像分析、代码优化等功能。尽管 Grok 功能强大,但用户需注意其仍在开发中,使用时需对关键信息进行交叉检查,并注意隐私保护。通过 Grok注册使用指南,开发者可以快速上手,提升工作效率,并在技术领域中保持领先。
2025/02/18
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