腾讯云ChatBI完成DeepSeek-R1接入,更会思考的智能分析师

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近日,腾讯云ChatBI完成DeepSeek-R1接入,用户可在产品界面上选择“深度思考”模式,调用DeepSeek-R1模型对提问进行深度思考后再回答,有效提升对复杂提问、模糊性提问的理解能力和回答效果。

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腾讯云BI团队认为,腾讯云ChatBI与DeepSeek-R1的结合,将为用户带来以下价值:

分析效果提升

DeepSeek-R1展现了强大的语义理解和推理思考能力,能更有效地理解用户的复杂性语句或模糊性语句,并能在数据解读、波动归因等智能洞察能力上给出更具深度的洞察结论,提升分析效果。

费用成本更低

DeepSeek-R1拥有更强的理解和推理能力,因此在同等效果下的算力资源要求更少,企业能以更低成本部署腾讯云ChatBI。

冷启动周期缩短

DeepSeek-R1内置了更为丰富的行业知识语料,在垂直领域应用时能更好地理解行业特性,有效缩短项目的冷启动周期。

此外,腾讯云ChatBI团队正在测试DeepSeek各蒸馏模型效果,并基于ChatBI场景深度调优,探索更为符合不同体量客户的高性价比解决方案。

若您有试用需求,可点击下方小程序或微信搜索“腾讯云 ChatBI”小程序体验。

腾讯云ChatBI产品介绍

腾讯云ChatBI是基于大模型打造的全新一代商业分析助手,支持通过自然语言对话生成图表和分析结论,使企业在数据分析场景中更加智能高效,降低数据分析门槛。

腾讯云ChatBI具备多轮对话与智能追问、输入联想和猜你想问、数据解读和波动归因等功能,能快速生成分析结论并转化为可视化图表。结合移动端、PC端、嵌出端等多端适配能力,为企业提供灵活高效的数据分析体验。

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若您想进一步了解更多产品信息,欢迎进入腾讯云ChatBI官网进行了解(点击文末阅读原文即可跳转)。

适用的行业和场景

腾讯云ChatBI适用于期望能提升数据分析效率的行业,它能有效解决以下痛点场景:

降低数据分析上手门槛

企业中有不少数据分析小白需要看数,例如零售行业中一线门店人员需要对门店经营情况进行统计分析,教育行业中老师需要对年级成绩情况进行统计分析等。传统BI对于这些数据分析小白门槛较高,查数较难。但通过腾讯云ChatBI,自然语言问数便可获取结果,有效降低了门槛。

提高临时制作报表的效率

业务部门经常有一次性分析需求,且无法通过现有看板满足,排期制作报表又耗时耗力,无法满足临时需求期望快速看数的需要。但通过腾讯云ChatBI问数,等待数秒便可获取结果,大大提升了数据分析效率。

让随时随地获取数据更简单

一线销售人员或高层领导去见客户的途中,需要查询一些客户相关数据好进一步沟通,但因为不在办公室不方便看报表,希望能有更好的交互形式便捷看数。腾讯云ChatBI支持移动问数,能有效解决随时随地获数难的问题。

结语

未来,腾讯云ChatBI团队将持续关注并探索Deepseek等大模型前沿技术与BI技术的融合,将腾讯云ChatBI打造为企业决策过程中不可或缺的工具,引领BI产业向智能化、高效化转型!

腾讯云大数据始终致力于为各行业客户提供轻快、易用,智能的大数据平台。

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DeepSeek-R1 模型集成到系统或应用中,通常涉及本地部署模型服务,并通过 API 或本地调用的方式将其接入目标应用。以下是一些关键步骤和建议,适用于不同场景下的集成需求: ### 本地部署与集成 如果你希望将 DeepSeek-R1 部署在本地环境中(如个人电脑或私有服务器),可以参考使用 Hugging Face Transformers 或 Llama.cpp 等开源框架进行部署[^1]。这些框架支持将模型转换为可在本地运行的格式,并提供推理接口。 以 Hugging Face Transformers 为例,首先需要下载模型权重文件,并使用 `transformers` 库加载模型和分词器。以下是一个简单的代码示例,展示如何加载并运行 DeepSeek-R1 模型进行推理: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM # 加载预训练模型和分词器 model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-R1" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) # 输入文本 input_text = "你好,DeepSeek-R1!" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") # 模型推理 outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50) response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(response) ``` 上述代码适用于 CPU 或 GPU 环境下运行。若需部署在资源受限的设备上,可以考虑使用量化模型(如 Llama.cpp 支持的 GGUF 格式),以降低内存占用并提升推理速度。 ### 通过 API 接入 如果你不希望在本地部署模型,而是希望通过网络调用远程服务,可以使用 DeepSeek 提供的官方 API 或第三方平台提供的接口[^2]。腾讯元宝等平台已经接入DeepSeek-R1 的完整版本,并支持联网调用微信生态等功能。你可以在这些平台上注册账号,获取 API 密钥,并按照文档说明进行调用。 以下是一个使用 Python 调用 API 的示例: ```python import requests api_key = "your_api_key" url = "https://api.deepseek.com/v1/completions" headers = { "Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json" } data = { "model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1", "prompt": "你好,DeepSeek-R1!", "max_tokens": 50 } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) print(response.json()["choices"][0]["text"]) ``` ### 应用集成建议 - **Web 应用**:可以将模型部署为后端服务(如 Flask 或 FastAPI 构建的 REST API),前端通过 HTTP 请求调用模型。 - **桌面应用**:使用 Electron 或 PyQt 等框架构建 UI,并通过本地模型调用或远程 API 实现 AI 功能。 - **移动应用**:推荐使用 API 接入方式,避免在移动端部署大型模型。 ### 性能优化与稳定性 在实际部署过程中,建议关注模型的推理速度、内存占用以及稳定性。可以通过调整 `max_new_tokens`、`temperature` 等参数来优化生成质量。此外,第三方评测基准 SuperClue 提供了关于 DeepSeek-R1 在不同平台上的稳定性评估,包括完整回复率、截断率、准确率等指标,可作为选型参考[^2]。 ---
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