上海好玩的地方!

本文提供了一份详尽的上海旅游指南,包括世界建筑博览群、南京路步行街、古典园林线、野外情趣线、古镇线路、特色游、小吃推荐、品牌购物和知名酒吧等热门地点和活动。涵盖了从历史遗迹到现代娱乐的丰富内容,让您的上海之行充满精彩。

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1、建筑风格线:外滩世界建筑博览群(免费)、排名世界高度前五的东方明珠(50元)、金茂大厦(50元)。休闲点玩要1天。

2、南京路步行街、外滩、城隍庙夜景全国第一(都免费),值得一游。

3、古典园林线:嘉定秋霞圃(10元)、孔庙(5元)、南翔古猗园(12元)的古典园林风格可以媲美苏州四大园林,还可以吃到正宗的南翔小笼包、南翔白切羊肉。1天。

4、野外情趣线:佘山森林公园(70元)。1天。

5、古镇线路:朱家角古镇、七宝古镇(都免费)。领略江南水乡的风貌。1天。

6、特色游:七宝滑雪场(2小时138元、198元全天)、欢乐谷(160元)、锦江乐园(60元)、东方绿洲(70元)、野生动物园等(100元)。各1天。杜莎夫人蜡像馆(135元)、上海海洋水族馆(120元)各半天。

7、特色小吃:城隍庙、吴江路一条街。

8、品牌购物:南京西路(世界顶级品牌购买地)、南京东路步行街(1~3流品牌、行货)、七浦路(1~3流品牌、水货)9、上海最著名的酒吧是衡山路、新天地。可以享受到异国情调。

标题基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台研究AI更换标题第1章引言介绍社区便民服务平台的研究背景、意义,以及基于SpringBoot+Vue技术的研究现状和创新点。1.1研究背景与意义分析社区便民服务的重要性,以及SpringBoot+Vue技术在平台建设中的优势。1.2国内外研究现状概述国内外在社区便民服务平台方面的发展现状。1.3研究方法与创新点阐述本文采用的研究方法和在SpringBoot+Vue技术应用上的创新之处。第2章相关理论介绍SpringBoot和Vue的相关理论基础,以及它们在社区便民服务平台中的应用。2.1SpringBoot技术概述解释SpringBoot的基本概念、特点及其在便民服务平台中的应用价值。2.2Vue技术概述阐述Vue的核心思想、技术特性及其在前端界面开发中的优势。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue如何有效整合,以提升社区便民服务平台的性能。第3章平台需求分析与设计分析社区便民服务平台的需求,并基于SpringBoot+Vue技术进行平台设计。3.1需求分析明确平台需满足的功能需求和性能需求。3.2架构设计设计平台的整体架构,包括前后端分离、模块化设计等思想。3.3数据库设计根据平台需求设计合理的数据库结构,包括数据表、字段等。第4章平台实现与关键技术详细阐述基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台的实现过程及关键技术。4.1后端服务实现使用SpringBoot实现后端服务,包括用户管理、服务管理等核心功能。4.2前端界面实现采用Vue技术实现前端界面,提供友好的用户交互体验。4.3前后端交互技术探讨前后端数据交互的方式,如RESTful API、WebSocket等。第5章平台测试与优化对实现的社区便民服务平台进行全面测试,并针对问题进行优化。5.1测试环境与工具介绍测试
<think>嗯,用户问的是在Ubuntu上部署本地的DeepSeek模型。首先,我需要确认DeepSeek有没有提供官方的本地部署方式。DeepSeek可能是一个大语言模型,比如类似LLaMA或者他们自己开发的模型。用户可能想在自己的Ubuntu机器上运行它,而不是通过API调用。 接下来,我应该考虑硬件要求。大模型通常需要较高的显存,尤其是如果用户想用GPU加速的话。比如,7B参数的模型可能需要至少8GB的显存,而更大的模型可能需要更多。如果用户没有GPU,可能只能运行较小的模型或者使用CPU推理,但速度会慢很多。 然后,部署步骤大概包括几个方面:安装依赖、下载模型文件、配置环境、运行推理代码。常见的工具链有Hugging Face的Transformers库,或者使用vLLM等优化推理的框架。需要确认DeepSeek的模型是否已经上传到Hugging Face Hub,或者是否有官方的GitHub仓库提供代码和指导。 另外,用户可能需要了解如何获取模型权重。有些模型需要申请访问权限,比如Meta的LLaMA,所以可能需要用户先去申请,然后下载。如果是开源的,可能直接下载。如果DeepSeek是闭源的,那可能无法本地部署,这时候需要告知用户。 还有,环境配置方面,需要安装Python、PyTorch、CUDA等依赖。不同的模型版本可能需要特定的库版本,需要注意兼容性。如果用户不熟悉这些,可能需要一步步指导,比如用pip安装哪些包,如何设置虚拟环境等。 另外,可能的常见问题包括显存不足、依赖冲突、模型文件损坏等。需要提醒用户检查硬件是否符合要求,确保依赖正确安装,以及下载的模型是否完整。 最后,如果DeepSeek有特定的部署方式,比如提供Docker镜像或者脚本,应该优先按照官方文档来操作。如果没有,可能需要参考类似模型的部署方法,比如使用Hugging Face的pipeline来加载模型。 总结一下,回答的结构应该是先确认模型是否可本地部署,然后说明硬件需求,接着分步骤介绍如何安装依赖、下载模型、运行示例代码,最后给出常见问题处理建议。需要确保用户即使不熟悉相关工具,也能按照步骤操作,同时提醒可能遇到的坑。</think>以下是在Ubuntu系统部署本地版DeepSeek大语言模型的通用操作指南(以HuggingFace开源模型为例): --- **一、硬件要求** 1. 显存要求(GPU加速): - DeepSeek-MoE-16b-chat:至少24GB显存(推荐A10/A100显卡) - DeepSeek-7b系列:至少10GB显存(如RTX 3080/4090) 2. 纯CPU模式:需32GB+内存,推理速度显著降低 **二、部署步骤** ```bash # 1. 安装基础依赖 sudo apt update && sudo apt install -y python3 python3-pip git # 2. 创建虚拟环境 python3 -m venv deepseek-env source deepseek-env/bin/activate # 3. 安装PyTorch(根据CUDA版本选择) pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # 4. 安装模型运行库 pip install transformers accelerate sentencepiece # 5. 下载模型(以DeepSeek-7b-chat为例) git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat ``` **三、运行推理(Python示例)** ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_path = "./deepseek-llm-7b-chat" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto") input_text = "解释量子力学的基本原理" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` **四、优化方案(可选)** 1. 使用vLLM加速: ```bash pip install vllm from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="./deepseek-llm-7b-chat") print(llm.generate("上海有什么好玩地方?")) ``` 2. 量化部署(减少显存占用): ```python model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_path, device_map="auto", load_in_4bit=True # 4bit量化 ) ``` **五、常见问题处理** 1. 显存不足:尝试`load_in_8bit=True`或使用`device_map="cpu"`切到CPU模式 2. 下载中断:设置HF镜像源 `export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com` 3. 依赖冲突:推荐使用Docker环境 ```bash docker run --gpus all -it pytorch/pytorch:2.2.2-cuda12.1-cudnn8-runtime ``` --- **注意事项:** 1. 模型文件约需13-30GB磁盘空间 2. 首次运行会自动下载分词器配置 3. 对话格式需遵循官方模板(详见HuggingFace模型卡) 建议通过`nvidia-smi`监控显存使用情况,复杂任务推荐使用A100/A800等专业级显卡。
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