gzgenius的博客

据工信部2023年Q4数据，个人网站备案通过率不足32%（企业备案率为89%），主因包括域名解析冲突、服务器资质不符等。强制公开发布门槛：最终应用必须绑定已备案空域名（无解析记录），个人开发者需独立完成工信部备案流程。域名需"未投入使用"状态备案 → 实际操作中需先购买域名+服务器并暂停解析，与个人开发者低成本试错需求冲突。推动建立开发者沙箱备案白名单机制（参考欧盟GDPR的"数据沙盒"监管沙盒模式）。建立"无代码开发合规性知识图谱"，标注各平台部署红线（如附对比表格）。

--以上分析基于当前技术进展与用户反馈，实际应用中需结合具体需求选择工具。

选择模型时，需根据具体需求和硬件资源决定。V3适合通用语言处理任务，而R1适合复杂逻辑推理场景。

总的来说，因为Jetson Orin Nano主要应用于轻量化边缘计算使用，如适合边缘设备、嵌入式 AI 应用（如机器人、无人机、智能摄像头）。而大规模模型训练和推理（如 DeepSeek 14B 或更高参数模型）则不适合，因此需根据不同的应用场景进行选择。：大模型（如 14B 或更高参数）需要更高的显存和算力，Jetson Orin Nano 可能难以流畅运行。：本地部署适合高隐私场景，但需确保符合数据安全法规（如 GDPR）。：1.5B 模型需约 4GB 显存，7B 模型需 8GB 以上。

虽然PTX指令集的官方文档是英文的，但通过查阅NVIDIA的CUDA工具包文档和相关资源，可以详细了解不同CUDA版本中PTX指令集的变化和新增功能。

Hopper架构的阉割版，保留第四代Tensor Core和FP8支持，但NVLink带宽和FP64性能受限。：K80的GDDR5显存带宽（240GB/s）远低于H800的HBM3（3.9TB/s），适合处理小数据集。：Volta架构首次引入Tensor Core，显存带宽高（900GB/s），适合大规模模型训练。：双GPU的Kepler架构，显存容量大但无现代AI加速单元，适合传统并行计算。：基于Pascal架构，定位为计算卡，通过魔改驱动实现游戏功能，显存带宽较低。

操作步骤：向DeepSeek描述需求→获取Mermaid代码→在ProcessOn导入→生成并调整。使用DeepSeek生成Mermaid代码，导入ProcessOn一键生成图表。通过对话式交互，用自然语言描述需求，AI自动生成PlantUML代码并渲染图表。支持图表：流程图、时序图、泳道图、类图、ER图（通过Mermaid语法）。操作步骤：访问官网→点击“生成流程图”→输入描述→AI生成→调整导出。支持图表：UML图、系统架构图、流程图（基于PlantUML）。持迭代优化，例如调整系统设计中的组件关系。

提供了丰富的预训练模型接口，对于 DeepSeek 模型，能通过简单的几行代码实现加载和推理。例如，你可以轻松指定模型名称，如 “deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base”，就可以快速加载模型。：采用了先进的推理优化技术，如 PagedAttention，能够显著提高模型的推理速度，降低延迟。这些框架各有优缺点，你可以根据自己的具体需求，如性能要求、易用性、成本等因素，选择合适的框架来独立部署 DeepSeek 模型。无需编写复杂的代码，降低了部署的门槛。

以下是一些可以绕过CUDA依赖并能独立部署DeepSeek的GPU卡：

（新装机的话，二手CPU，二手内存，一手SSD，一手电源，开放式机箱，一手散热器、需自行解决散热风扇问题），如果在原有已经有是x99架构的双CPU朋友，节省掉SSD和加少许内存情况下也可升级改造。：如Windows 7、Ubuntu 16.04等，对CUDA 11.0的支持可能有限，可能需要降级CUDA版本。或更高版本：支持NVIDIA P106-100，但需要安装适当的驱动程序和CUDA toolkit。：检查操作系统版本是否支持当前的NVIDIA驱动，可能需要调整操作系统版本或使用旧版本驱动。

需要稳定运行 Deepseek，建议选择 P106-100，但是需要注意主板、CPU及操作系统对驱动程序、工具集的支持，这点需要十分谨慎。如果需要利用最新的架构优势，如A100的Ampere架构，可能需要升级，但P106-100在性能和价格之间提供了不错的平衡。：P106-100的性能接近V100，提供4000+ Tokens/s，适合中等规模的模型部署。总结来说，P106-100是可以部署Deepseek的，并且是预算有限用户的一个合适选择。：基于 Ampere 架构，价格非常便宜，适合入门级用户。

基于A100、V100和K80三种GPU部署Deepseek的最高版本的详细信息

Ampere架构第三代Tensor Core，支持TF32和稀疏计算，显存带宽（1555 GB/s）和容量（80GB）大幅提升，适用于超大规模模型（如GPT-3）。Volta架构引入第一代Tensor Core，支持FP16混合精度，显存带宽显著提升（900 GB/s），适合中等规模的模型训练和推理。A100的FP16性能是V100的2.5倍，K80因缺乏Tensor Core，FP32性能仅为A100的1/7027。在BERT模型训练中，A100性能是V100的6倍7，但V100仍能胜任多数企业级应用。

基于K80显卡的DeepSeek-Ollama部署

物联网（IoT）与AR/VR的普及要求处理结构化与非结构化数据（如文本、图像、传感器数据），需熟悉NoSQL（如MongoDB）和图数据库（如Neo4j）。AI素养涵盖技术认知（如算法原理）、伦理判断（如数据隐私）及协作能力（如与领域专家合作）。需掌握AI全生命周期工具，如模型监控（MLOps）、自动化测试（如Red Teaming），以及伦理评估工具（如tachAId）。教育领域已通过“一课多融”模式（如结合AI与数据库课程）培养复合型人才，程序员需保持对技术趋势（如量子计算、边缘AI）的敏感度。

通过以上路径，零基础者可在2-3年内完成从入门到中级开发者的转型，并在AI或数据库领域建立扎实竞争力。需注意：技术迭代速度极快，需保持每年投入至少200小时于新工具学习（如量子计算模拟器、边缘AI框架）。未来十至二十年的信息技术核心领域（AI、数据库、编程语言）对零基础学习者而言，需从基础知识构建→领域专项突破→项目实战→持续迭代四个阶段展开。1. 百度飞桨（PaddlePaddle）1. 中国大学MOOC《人工智能数学基础》中文文档完善，适配国产硬件（如昇腾芯片）2. 《程序员的数学》（结城浩著）

通过AI+视觉识别技术提升中国足球水平是一个长期过程，需要技术、数据、人才和政策的多方支持。系统的成功部署和实施将有助于提高中国足球的竞争力，但最终能否冲出亚洲、夺取世界杯，还取决于整体足球生态的改善。AI决策模型 ：基于历史比赛数据，训练AI模型，提供战术建议、换人策略等。高质量数据 ：收集大量高质量的比赛数据，包括球员跑动、传球、射门等信息，涵盖不同联赛、球队和球员的表现。技术团队 ：组建具备AI、计算机视觉和体育分析能力的团队，负责系统开发和维护。

2024年4月17日，于浪潮信息生态伙伴大会上，“元脑”品牌经历全面升级，涵盖所有计算产品，成为智算领域的核心品牌。浪潮信息依托元脑生态体系，与合作伙伴共同推进元脑服务器在金融、制造、智能制造、智慧城市等多个领域的应用，为各行各业提供高效且可靠的智能计算支持，助力企业以更低的成本探索大型模型的智能潜能，加速推动各行业的智能化转型。全新升级的内存故障智能预警修复技术MUPR，从单端预警升级为BIOS、BMC两级防护，可实现对内存UCE故障的精准预测和实时修复，能有效规避80%以上的内存UCE发生。

JM 系列与 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 和 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 模型完美融合，景宏系列全面适配 DeepSeek R1 全系列模型，覆盖从 1.5B 到 70B 参数规模。宣布与 Gitee AI 合作，完成了与 DeepSeek-R1 模型的适配工作，并已上线多个大模型服务，包括 1.5B、7B、14B 等版本。通过多台搭载芯瞳 GPU 的电脑组建集群，支持 DeepSeek V3 和全量 R1 模型，适用于大型企业。

适配了DeepSeek-R1/V3 671B原生模型、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/7B/14B/32B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B/70B，通过燧原AI加速卡实现高效计算。适合复杂任务处理和高精度场景，如长文档分析、多模态推理、科研计算等，在逻辑推理、代码生成等任务中达到与GPT-4、Claude-3.5-Sonnet相近的性能，甚至超越部分开源模型如Llama-3.1-405B。

OLama 是一个轻量级的 LLM 软件引擎，用于快速部署和运行大型语言模型（LLM）。它是 DeepSeek 的核心依赖之一，负责处理模型的加载和服务器端的推理。

CPU：Intel Core i5 或 AMD Ryzen 5000 系列（4 核心以上）。GPU：支持深度学习的 GPU（如 NVIDIA RTX 20/30/40 系列或 AMD Radeon VII）。内存：32GB 或更高。存储：1TB 硬盘或更大。网络：1Gbps 以太网接口。如果模型规模较大或推理任务复杂度较高，建议升级至更高性能的硬件配置（如 6 核 CPU + 32GB GPU）。

容器编排系统，比如Kubernetes，适合企业内部的资源管理和自动化部署。在企业内部部署 DeepSeek 或其他 AI 大模型，最低配置方案可以基于容器化部署、容器编排系统或微服务架构实现。因此，提供既实用又不耗资源高的方案。云原生方案如AWS ECR和Kubeflow，虽然需要云资源，但适合快速部署和扩展。可考虑几种部署方式，比如容器化部署、容器编排系统、微服务架构，以及云原生解决方案。最后，结合企业实际情况选择方案，如使用容器化部署加%pam，或者微服务架构，根据现有资源和复杂性来决定。