深度解读DeepSeek部署使用安全(48页PPT)(文末有下载方式)

深度解读DeepSeek:部署、使用与安全

详细资料请看本解读文章的最后内容。

引言

DeepSeek作为一款先进的人工智能模型,其部署、使用与安全性是用户最为关注的三大核心问题。本文将从本地化部署、使用方法与技巧、以及安全性三个方面,对DeepSeek进行深度解读,帮助用户更好地理解并应用这一强大的工具。

一、DeepSeek本地化部署

1.1 官方网页版/调用官方API部署

通过官方生成的API密钥,用户可以轻松调用官方接口,根据输入生成对应的输出,并集成至控制台。这种部署方式无需本地服务器,仅需互联网连接,适合对数据安全性要求不高、且调用频率较低的场景。

1.2 开源版本下载至本地部署

对于对数据安全性有较高要求的用户,可以选择将DeepSeek开源模型权重文件下载至专用服务器进行本地部署。这种部署方式需要搭载高端智算芯片的服务器,适合高频调用、且对数据安全性有严格要求的场景。

1.3 部署条件与成本结构

  • API调用部署:无需本地服务器,按调用量付费,适合低频场景。
  • 本地部署:需要高端智算芯片的服务器,部署和维护成本较高,适合高频场景。

二、DeepSeek使用方法与技巧

2.1 API调用流程

  1. 注册账
### DeepSeek在金融科技领域的应用 目前关于DeepSeek在金融科技领域具体的应用或介绍的PPT资料并未直接提及于所提供的引用中[^1]。然而,可以推测DeepSeek作为大语言模型,在金融领域的潜在应用场景可能涉及风险评估、市场预测分析以及自动化报告生成等方面。 对于寻找特定主题如DeepSeek应用于金融科技的PPT资料,可考虑通过官方渠道或者学术研究机构发布的相关内容来获取更详尽的信息。清华大学有关AI前沿技术解析的材料虽未特别聚焦于DeepSeek与金融科技结合的部分[^2],但它提供了扎实的技术背景知识,这有助于理解任何基于深度学习的大规模模型如何被部署至不同行业场景之中。 如果目标是深入探索此类交叉学科内容,则除了查找专门针对此话题制作的教学演示文档外,还应该关注最新发表的相关论文和技术博客文章等开放资源。 ```python import requests def search_deepseek_fintech_ppt(): url = "https://example-api-for-searching-ppts.com/query" params = {"keywords": ["DeepSeek", "fintech"], "format":"ppt"} response = requests.get(url, params=params) if response.status_code == 200: results = response.json() return results['links'] else: raise Exception(f"Failed to retrieve data with status code {response.status_code}") # Example usage of the function defined above. try: links_to_presentations = search_deepseek_fintech_ppt() print(links_to_presentations[:5]) # Display first five found resources as an example output. except Exception as e: print(e) ``` #### 注意事项 上述代码仅为示意性质,并不指向实际可用API接口;真实情况下需依据具体搜索引擎或数据库查询方法调整实现细节。
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