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最新推荐文章于 2025-04-06 16:44:49 发布
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目标文件夹: C:oraclexe
'Oracle 数据库监听程序' 的端口: 1521
'用于 Microsoft Transaction Server 的 Oracle 服务' 的端口: 2030
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【部署优化篇一】《DeepSeek模型压缩：剪枝+量化如何让AI模型「瘦身90%」不降智？DeepSeek模型压缩：剪枝+量化如何让AI模型「瘦身90%」不降智？》
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02-19 476
存储开销：全精度权重需要700GB存储空间，相当于把《三体》三部曲存20万遍推理延迟：在普通GPU上生成100字需要5秒，用户体验堪比拨号上网能耗成本：单次训练耗电≈300个家庭年用电量，碳排放堪比10辆越野车但DeepSeek的压缩方案能把这些问题变成"曾经"——某金融风控模型经压缩后体积从200MB→20MB，推理速度从5秒→0.5秒，效果堪比给法拉利换上火箭发动机。
详谈大模型训练和推理优化技术
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05-19 1万+
本文介绍大模型的训练和推理优化技术，包括混合精度训练、分布式训练DeepSpeed、INT8模型量化、参数有效性学习、混合专家训练、梯度检查点、梯度累积、Flash Attention等。
程序员第二职业副业指南
03-22
作为一名大龄程序员，在面对35岁职业危机时，发展第二职业或副业是一项明智且普遍的选择。通过利用丰富的技术经验和行业知识，可以探索多种路径来扩展职业生涯。成功地将自己的专业知识转化为持续的收入流，并拓宽了职业发展的道路。这不仅是应对职业危机的有效策略，也为未来开辟了更多的可能性。
探索大模型应用之Deepseek本地部署指南：五分钟速成与实践建议
03-08
内容概要：本文详细介绍了一款流行的人工智能大语言模型Deepseek，涵盖了它的几种主要使用方式，包括官方在线工具、第三方API接口和服务以及最重要的一项——本地部署。针对本地部署的需求分析和技术指导尤为详尽，不仅探讨了其必要性及其独特优势，还具体解释了一系列硬件选购和软件设置流程。同时提出了本地化微调方法以适应特定的应用场景，并提供了初步实践步骤和发展计划。此外，作者鼓励师生共同参与实践，并指出未来将会进一步讨论将Deepseek与检索增强生成(RAG)组合构建高效的知识管理系统。 适用人群：对AI大型语言模型感兴趣的各类使用者，特别是希望深入了解并在本地运行Deepseek的研究人员、教师、学生和其他个人或小型机构用户。 使用场景及目标：适用于高校及教育机构内的科学研究项目，支持教师的教学活动和个人兴趣爱好者的自主学习；旨在提高数据处理的安全性和可靠性，满足高度专业化的要求，并实现更高效的文本分析与信息检索能力。 其他说明：文中给出了详细的本地部署操作指南和相关资源链接，为不同水平层次的学习者准备了一份全面且易懂的手册，帮助他们掌握最新的AI技术发展动态及实践技巧。
深度学习实现DeepSeek大模型全流程解析：从数据准备到部署优化的大规模语言模型构建指南
04-16
内容概要：本文详细介绍了实现类似DeepSeek的大规模语言模型（LLM）的完整流程，涵盖从确定目标到最终部署的所有关键步骤。首先，明确了模型规模、硬件要求及预算规划的重要性，提供了最小可行配置建议。接着阐述了数据准备阶段，包括数据来源的选择、清洗、分词以及构建高效的数据集。然后深入探讨了基于Decoder-Only Transformer架构的模型设计，给出了具体的参数设置和代码示例。训练部分强调了分布式训练策略和技术优化手段的应用，如数据并行、模型并行、混合精度训练等。评估环节则通过Perplexity等指标衡量模型性能，并进行了下游任务测试。最后，讲解了模型的量化部署方法，以及通过API接口提供服务的方式。此外，还提及了一些高级优化技术，如RLHF、MoE等。 适合人群：对深度学习和自然语言处理有一定了解的研究人员、工程师或开发者，尤其是希望构建自己的大模型但缺乏实践经验的人士。 使用场景及目标：①为那些想要创建自己的大规模语言模型的团队提供详细的实施指南；②帮助用户理解每个阶段的关键任务和技术工具；③指导如何在有限资源下进行模型开发，例如通过微调已有模型或利用云平台资源。 阅读建议：由于涉及到的技术细节较多，建议读者在学习过程中结合实际操作来加深理解，特别是对于代码片段部分要亲自尝试运行，同时关注最新的研究进展和技术更新。
面向审计行业DeepSeek大模型操作指南
02-11
南京审计大学发布了《面向审计行业DeepSeek大模型操作指南》，填补了行业空白。该指南详细介绍了DeepSeek在审计领域的应用，帮助审计人员更好地理解和使用DeepSeek大模型，推动审计行业智能化转型。
深度学习基于Ollama+Open WebUI本地部署的DeepSeek模型微调：从数据准备到模型部署的全流程指南
04-16
内容概要：本文详细介绍了基于Ollama+Open WebUI本地部署的DeepSeek模型训练流程，涵盖训练前准备、核心训练流程、训练监控与优化、模型集成与部署以及持续训练策略。训练前准备包括数据工程（数据质量管控、数据格式标准化）和训练环境配置；核心训练流程涉及参数高效微调配置和训练脚本配置；训练监控与优化则关注实时监控指标和动态学习率调整；模型集成与部署讲解了模型格式转换和Open WebUI集成配置；持续训练策略强调增量训练循环和自动化评估体系。关键成功要素在于数据质量闭环、渐进式训练、混合精度优化、领域适配和安全防护。; 适合人群：对深度学习和自然语言处理有一定了解，有Python编程基础，希望在特定领域内优化或定制DeepSeek模型的研发人员。; 使用场景及目标：①掌握从数据准备到模型部署的完整流程；②了解如何在现有DeepSeek模型基础上进行微调以适应特定业务需求；③学习如何优化训练过程并监控训练状态；④确保模型在垂直领域内的性能提升并保持通用能力。; 阅读建议：本文内容详实，涵盖了从理论到实践的各个方面。读者应重点关注数据准备和清洗、训练环境搭建、训练参数设置以及模型部署等关键环节。对于初学者，建议按照提供的新手操作指南逐步实践，并在遇到问题时参考常见问题处理部分。
大模型部署指南：汇总7种常见方法，助你轻松上手
2401_84495872的博客
03-04 1196
选择部署框架的关键在于任务需求。只有根据实际需求来确定合适的框架，才能确保项目的顺利推进和成功实现。因此，在选择部署框架时，我们应该深入了解框架的特性、优缺点以及适用场景，综合考虑项目规模、技术栈、资源等因素，从而选择最适合的框架来支撑项目的实施。这样不仅可以提高开发效率，还能降低项目风险，确保项目的顺利推进和最终成功。
大模型训练中优化策略（数据并行、模型并行、ZeRO等）
2301_78285120的博客
02-18 1951
在微调时，模型显存占用主要包括和四个部分。对于一个参数量的模型，它的模型参数占用为：将模型参数视为基准，模型梯度占用量与模型参数相同。优化器主采用，它核心计算公式如下：由于需要保存 m 和 v，而 m 和 v 规模与参数梯度相同，因此优化器需要两倍显存容量。同时，在计算中得到的中间结果需要保存在显存中，以便反向传播时计算梯度。对于每一个中间结果，其数据形状为 [Batch, SeqLen, Dim]。
DeepSeek模型参数优化策略详解
武哥的博客
02-15 1088
基础参数优化方法高级训练策略监控与调试技巧实践中的问题解决方案先从基础的学习率调整开始循序渐进地引入高级优化策略时刻监控训练过程保持耐心，调参是一个迭代的过程💡实践小作业尝试使用今天学习的知识，对一个小型DeepSeek模型进行参数优化，观察不同策略对训练效果的影响。欢迎在评论区分享你的经验！记住，模型优化是一门既需要理论知识，也需要实践经验的技术。希望这篇文章能帮助你在DeepSeek模型优化的道路上走得更远！
北京大学-DeepSeek内部研讨系列：大模型私有化部署及一体机部署方案详解
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汽车行业应用：DeepSeek蒸馏模型在故障诊断系统中的部署与优化.pdf
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DeepSeek自定义模型微调教程：从数据准备到API部署全流程.pdf
02-20
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基于DeepSeek模型的本地化部署指南
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DeepSeek训练与优化：涵盖从多模态数据处理到量子训练加速的大规模模型训练全栈解决方案
02-18
内容概要：本文详细介绍了一个名为DeepSeek的大规模模型训练和优化系统，涵盖了从数据工程到部署优化等多个方面。首先探讨了多模态数据的动态融合处理方式，通过智能清理和高质量数据评估，保障训练材料的优质性。随后深入介绍了混合并行架构设计，以及通过通信、内存和计算方面的创新措施大幅提高了训练效率的方法。在优化环节，文章展示了动态优化器和新颖损失函数的作用，在多个训练阶段实现了显著加速和性能改进。针对评估和调优模块，提出了全方位、多层次的自动化评测手段和支持实时模型更新的技术。最后讨论了模型的服务化部署方法，包括高效的压缩技术和服务部署框架。文章还提及了一些独特的创新点和技术效能指标，并简述了未来发展计划。 适用人群：对于有意向深入了解大规模深度学习模型开发全流程的专业技术人员和研究人员非常有益。 使用场景及目标：旨在提供一种完整的解决方案框架，帮助团队解决在实际项目中面临的诸如高效训练、快速收敛等问题，适用于需要处理海量异构数据和复杂模型结构的机构或企业，助力其提高竞争力和技术水平。
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DeepSeek是一款由中国领先的人工智能初创公司开发的大型语言模型，旨在彻底革新技术领域。与OpenAI的ChatGPT不同，DeepSeek专注于技术研发和创新，目标是实现通用人工智能（AGI），即在广泛的任务中达到或超过人类的能力。DeepSeek采用混合专家（MoE）架构，拥有6710亿参数，但每次推理仅激活370亿参数，显著降低了计算成本。此外，DeepSeek支持多模态任务，能够处理文本、图像、视频等多种数据类型，展现出卓越的推理能力和灵活性。
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在《DeepSeek大模型实战指南:架构、部署与应用》一书中，我们深入探讨了深度学习模型的构建与设计。模型的构建与设计是整个深度学习应用中的核心环节，它直接影响到模型的性能和最终的应用效果。 (1)模型架构选择 在...
【人工智能模型部署】DeepSeek本地部署全攻略：从环境搭建到Web可视化及数据训练详细指南
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内容概要：本文档详细介绍了DeepSeek从零开始的本地部署流程，涵盖环境准备、硬件要求、Ollama框架安装、DeepSeek模型部署、Web可视化配置以及数据投喂与模型训练六个方面。硬件配置方面，根据不同的模型参数，提供...
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