大模型DeepSeek从入门到精通

参考

工业AI革命：当DeepSeek向传统信息系统敲响警钟
由DeepSeek对工业企业数字化转型的思考
DeepSeek-R1个人和企业本地快速部署手册（可商用）
DeepSeek的红利如何攫取？从零上手实操指南
清华大学【DeepSeek系统讲解 从入门到精通】
腾讯：23张PPT搞懂DeepSeek核心技术！

工业AI革命

一场由低成本AI引发的“软件大灭绝”

当某家年产值10亿元的制造企业，用DeepSeek提供的AI模型替代了沿用十年的SAP BusinessObjects报表系统时，其IT总监在项目总结会上说：“我们每年花300万维护的报表系统，现在被一个能直接理解生产主管自然语言提问的AI助理取代了。”这个场景正在全球工业领域加速上演——随着以DeepSeek为代表的低成本AI模型突破技术-成本壁垒，传统报表软件、BI工具、数据分析平台正面临系统性替代危机。这场由工业AI掀起的“软件大灭绝”，本质是智能技术对工业化时代遗留的“数据中间商”的降维打击。

传统信息系统为何不堪一击？

（1）传统软件的“结构性缺陷”暴露无遗传统工业信息系统建立在“结构化数据+预设逻辑”的技术范式上，其核心架构在AI时代呈现出致命缺陷：

• 成本黑洞：某汽车零部件企业的ERP系统每年产生4000份标准报表，但80%的报表从未被查看，维护这些冗余功能的年成本超过200万元。
• 敏捷性悖论：当某新材料企业需要分析突发性原料价格波动对生产计划的影响时，传统BI工具需要3天时间调整数据模型，而AI系统通过自然语言交互即时生成动态推演方案。
• 数据价值漏斗：某电子制造厂的MES系统每天采集2TB数据，但仅有12%进入分析系统，其余数据因传统工具的处理能力限制沦为“数字废料”。这些缺陷在工业AI的对比下愈发凸显。DeepSeek类模型通过小样本学习、领域知识蒸馏等技术，将模型训练成本降低90%，使得一个中型工厂的年度AI支出可控制在50万元以内，仅相当于传统系统维护费的1/5。

（2）工业AI的“颠覆性优势”碾压式破局新一代工业AI系统正在重构企业数据价值链，其优势直击传统软件命门：

• 实时动态分析：某钢铁厂部署的AI工艺优化系统，可对高炉运行的5000+参数进行毫秒级关联分析，而传统统计过程控制（SPC）软件只能做小时级滞后分析。
• 自然语言交互：注塑车间主任用语音询问“为什么3号机良率下降了5%”，AI系统在10秒内定位到模具温度传感器异常，传统报表系统需要人工导出7张关联表格交叉分析。
• 自主进化能力：某光伏企业的AI质量检测系统，通过持续学习新出现的电池片缺陷类型，3个月内将检测准确率从92%提升至99.7%，而传统视觉检测软件需要付费升级算法包。 更致命的是，AI系统展现出“越用越智能”的反向进化特性。某家电企业的供应链预测模型，在接入生产线实时数据后，自主发现了物流车辆GPS数据与仓库周转率的隐藏关联，将预测准确率提升了18个百分点——这种价值创造模式是传统软件完全无法实现的。

（3）替代路径上的“死亡交叉点”工业AI对传统软件的替代呈现清晰的演进路径：

• 第一阶段（替代分析层）：自然语言驱动的智能问答系统取代固定格式报表，某机械制造企业取消80%的周报/月报编制岗位。
• 第二阶段（重构应用层）：AI工作流引擎替代标准化功能模块，某化工厂用动态优化模型取代APS（高级计划排程）系统，排产效率提升40%。
• 第三阶段（颠覆架构层）：数据智能平台替代传统数据仓库，某新能源企业拆除原有ODS（操作数据存储）系统，直接通过AI实现原始数据到决策指令的端到端转化。 Gartner预测，到2027年，60%的工业数据分析需求将通过自然语言交互满足，这意味着传统BI软件的市场规模将萎缩70%。更严峻的是，西门子、SAP等传统工业软件巨头，其2023年财报已显示：面向中小企业的标准化软件产品线营收同比下降22%，而AI增强型产品的需求暴涨300%。

AI推理引擎

xinference和ollama哪个好用

Xinference 更适合企业级分布式推理场景，而 Ollama 更适合个人开发者快速本地部署‌。两者的核心差异体现在定位、模型支持和扩展性上：‌

核心对比

定位差异‌

‌Xinference‌：面向企业级应用，支持分布式集群部署，提供硬件加速（GPU/TPU）和多模态模型支持（如文本生成、语音合成等），适合需要高吞吐量和高稳定性的生产环境。
‌Ollama‌：定位轻量级本地部署，针对个人开发者优化，提供开箱即用的交互式调试界面，特别适配 Mac M1/M2 芯片的 Metal GPU 加速，适合快速验证模型效果。
‌模型支持‌

‌Xinference‌：支持多模态模型（文本、Embedding、Rerank 等），兼容 PyTorch、Hugging Face 等格式，内置 100+ 预训练模型如 Llama3、Whisper。
‌Ollama‌：专注大型语言模型（LLM），仅支持 GGUF 格式，提供精选的 50+ 主流模型（如 Mistral、Phi-3），需手动下载。

部署复杂度‌

‌Xinference‌：需通过 YAML 配置资源限制，支持 Kubernetes 扩展，适合有 DevOps 经验的团队。
‌Ollama‌：单机运行，通过 ollama run 一键启动，无需复杂配置，适合快速迭代。

选择建议

‌优先选 Xinference 的场景‌：
企业级 RAG 系统需同时部署多类模型（如 Rerank + LLM）。
需要分布式推理或硬件加速优化（如多卡 GPU 集群）。
‌优先选 Ollama 的场景‌：
个人开发者快速验证模型效果（如调试聊天机器人）。
资源有限的本地环境（如 Mac 笔记本离线开发）。

性能与扩展性

‌Xinference‌：显存动态分配、多节点负载均衡，支持企业级功能如 A/B 测试和流量监控。
‌Ollama‌：资源占用更低，但对大规模并发支持有限。
若需进一步优化模型性能，可研究 GGUF 格式的量化策略，或通过 Kubernetes扩展 Xinference 集群。

安装xinference

1、个人部署

docker run -it --name xinference -d -p 9997:9997 -e XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope -e XINFERENCE_HOME=/workspace -v /usr/local/docker/Xinference:/workspace --gpus all xprobe/xinference:latest xinference-local -H 0.0.0.0

2、也可以分布式部署

docker run -it --name xinference-master -d -p 9997:9997 -e XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope -e XINFERENCE_HOME=/workspace -v /yourworkspace/Xinference:/workspace --gpus all xprobe/xinference:latest xinference-supervisor -H “ m a s t e r h o s t " d o c k e r r u n − i t