資訊專欄INFORMATION COLUMN
我們身處數(shù)字化浪潮中，知識(shí)管理和利用的重要性與日俱增。擁有一個(gè)專屬的本地知識(shí)庫，能極大提升工作效率，滿足個(gè)性化需求。但對于技術(shù)小白來說，搭建這樣的知識(shí)庫不僅存在技術(shù)門檻，同時(shí)也意味著需要一定的成本投入。
本期 DeepSeek 入門教程，優(yōu)刻得將為您提供一個(gè)0成本基于DeepSeek（滿血版）輕松搭建本地知識(shí)庫的方式。
登錄 UCloud 控制臺(tái)https://console.ucloud.cn/，查找“模型服務(wù)平臺(tái)” URL:https://console.ucloud.cn/modelverse/experience
選擇“體驗(yàn)中心”，并申請權(quán)限
申請通過后，訪問獲取模型服務(wù)Key https://console.ucloud.cn/uapi/detail?id=GetUMInferService
直接點(diǎn)“發(fā)送請求” ——>"確認(rèn)發(fā)送請求"
在“響應(yīng)結(jié)果” 里面Copy出 "Key"對應(yīng)的值
到這里成功拿到Key信息。
通過官方網(wǎng)址：Cherry Studio - 全能的AI助手
下載安裝客戶端（這里以Mac版演示）
打開Cherry Studio ,點(diǎn)擊左下角的齒輪配置圖標(biāo)，選擇“模型服務(wù)”，點(diǎn)擊“+添加”
這里提供商名稱填寫UCloud，提供商類型選擇 OpenAI 點(diǎn)“確定”
這里填寫信息為：
API密鑰: 填寫前面從UCloud平臺(tái)獲取到的Key
API地址: https://console.ucloud.cn/uapi/detail?id=GetUMInferService
點(diǎn)擊模型 “+添加”
這里我們填寫 deepseek-ai/DeepSeek-R1 如下圖，點(diǎn)“添加模型”
添加模型完成后，點(diǎn)“檢查” 在彈窗上“確定” 測試連接成功
點(diǎn)選“默認(rèn)模型” ，這里均選擇剛才的 deepseek-ai/DeepSeek-R1 模型
點(diǎn)左邊“助手”圖標(biāo)，測試聊天對話正常
打開Ollama官網(wǎng)，點(diǎn)“Download”
請根據(jù)本地電腦選擇下載的ollama版（這里演示下載的是 Download for macOS）
下載完成后，打開ollama應(yīng)用點(diǎn) “Next”
接下來我們點(diǎn) “Install” 安裝ollama
直接點(diǎn) “Finish” ollama安裝完成
接下來打開一個(gè)終端，打開Mac終端方法：
點(diǎn)擊屏幕左下角的“啟動(dòng)臺(tái)（Launchpad）”圖標(biāo)，查找框里輸入“終端”找到并點(diǎn)擊“終端”圖標(biāo)即可打開終端
在終端輸入 ollama pull bge-m3 回車安裝
等待完成后再輸入 ollama list 查看到 bge-m3:latest 已安裝成功
繼續(xù)回到Cherry Studio 客戶端，打開“模型服務(wù)”——>選擇 Ollama
并在 API地址框輸入 http://localhost:11434/v1/，點(diǎn)擊“添加”
如下圖輸入 bge-m3:latest信息，點(diǎn)擊“添加模型”
檢查下Ollama 和 UCloud 模型均配置正常且為ON 開啟狀態(tài)
接著操作“添加知識(shí)庫”
在本地準(zhǔn)備一份測試數(shù)據(jù)
將測試文檔拖過來傳入知識(shí)庫
回到對話框，并點(diǎn)選知識(shí)庫，測試提問
提的問題是“中午吃飯時(shí)間是什么？” 智能回答“中午吃飯時(shí)間為11:59至13:00” 結(jié)果符合預(yù)期。
優(yōu)刻得將持續(xù)為您輸出DeepSeek保姆級(jí)上手指南，帶你從入門到精通。
下一期，我們將為您提供“0成本用DeepSeek（滿血版）搭建AI編程助手”的上手教程，敬請期待！
如需更多幫助，歡迎掃描下方二維碼，或前往官網(wǎng)了解：http://m.hztianpu.com/site/product/modelverse.html
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DeepSeek V3憑借多頭潛注意力（MLA）與優(yōu)化的混合專家網(wǎng)絡(luò)（MoE）架構(gòu)，奠定了高效訓(xùn)練的基礎(chǔ)，僅以557.6萬元成本實(shí)現(xiàn)媲美OpenAI O1的性能；而R1則基于V3進(jìn)一步突破，通過無監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)與知識(shí)蒸餾技術(shù)，在推理能力上對標(biāo)頂尖模型，同時(shí)開源多尺寸版本，推動(dòng)更廣泛的應(yīng)用。DeepSeek三種模式對比基礎(chǔ)模型（V3）：通用模型（2024.12），高效便捷，適用于絕大多數(shù)任務(wù)，規(guī)范性 ...
DeepSeek 的持續(xù)火熱，吸引了大量個(gè)人開發(fā)者和企業(yè)用戶，他們期望借助 DeepSeek 大模型的強(qiáng)大能力，融合私有知識(shí)庫，訓(xùn)練出契合自身需求的專屬大模型，因此紛紛選擇通過云端或本地部署的方式來獨(dú)立部署 DeepSeek。今天，優(yōu)刻得就為大家?guī)淼谝黄诔瑢?shí)用干貨：僅需 10 分鐘，利用 UCloud 云主機(jī) UHost+DeepSeek + Open-WebUI 快速搭建起屬于自己的私有化知識(shí)...
2月10日，清華大學(xué)KVCache.AI團(tuán)隊(duì)聯(lián)合趨境科技發(fā)布的KTransformers開源項(xiàng)目公布更新：一塊24G顯存的4090D就可以在本地運(yùn)行DeepSeek-R1、V3的671B滿血版。預(yù)處理速度最高達(dá)到286 tokens/s，推理生成速度最高能達(dá)到14 tokens/s。KTransformers通過優(yōu)化本地機(jī)器上的LLM部署，幫助解決資源限制問題。該框架采用了異構(gòu)計(jì)算、先進(jìn)量化技術(shù)、...
項(xiàng)目簡介DeepSeek-V2，一個(gè)專家混合(MoE)語言模型，其特點(diǎn)是經(jīng)濟(jì)高效的訓(xùn)練和推理。它包含 2360 億個(gè)總參數(shù)，其中每個(gè)token激活了21億個(gè)參數(shù)。與 DeepSeek67B相比，DeepSeek-V2 實(shí)現(xiàn)了更強(qiáng)的性能，同時(shí)節(jié)省了 42.5%的訓(xùn)練成本，將 KV 緩存減少了 93.3%，并將最大生成吞吐量提高了 5.76 倍。在 AlignBench 中排名前三，超越 GPT-4，...
DeepSeek-R1-32B-WebUIDeepSeek-R1采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行后訓(xùn)練，旨在提升推理能力，尤其擅長數(shù)學(xué)、代碼和自然語言推理等復(fù)雜任務(wù)，該鏡像安裝和使用 Ollama 和 Open WebUI，以便更好地利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行推理和交互。第一步：登錄「優(yōu)云智算」算力共享平臺(tái)并進(jìn)入「鏡像社區(qū)」地址：https://www.compshare.cn/?ytag=seo第二步：選擇「Deep...
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