克隆windows2003账号笔记

实验环境:
攻击机:windowsxp
ip:192.168.0.102
目标机:windows2003
ip:192.168.0.101

攻击过程:

step1:3389远程登陆服务器

step2:登陆具有管理员权限的账户

step3:打开注册表,并修改SAM权限

step4:CMD新建一个user组用户

step5:导出注册表

step6:修改注册表

修改红框中的代码,03ee.reg是user组用户,01f4.reg是管理员组用户,

step7:导入注册表

依次点击3个注册表,修改注册表

step8:再次3389登陆,使用user组用户,登陆成功。

<think>好的,用户问的是如何在笔记本电脑上运行DEEPSeek。首先我需要明确DEEPSeek具体指的是什么,因为可能有同的解释。可能是指深度求索公司的某个产品,比如他们的AI模型,或者是其他软件工具。假设用户指的是运行他们的AI模型,比如类似ChatGPT的大语言模型,那么需要考虑几个步骤。 首先,用户需要确认DEEPSeek是否公开可用。有些公司的模型可能只通过API提供,或者需要申请权限。如果模型是开源的,比如在GitHub或Hugging Face上,用户可以下载并在本地运行。接下来要考虑的是硬件要求,尤其是深度学习模型通常需要较强的计算资源,比如GPU。笔记本电脑可能只有集成显卡,这可能会影响运行效率。 然后是安装必要的软件环境,比如Python、PyTorch或TensorFlow,以及相关的依赖库。如果模型较大,可能需要使用量化技术或简化版本来适应笔记本电脑的资源限制。此外,用户可能需要了解如何加载模型、处理输入数据,并执行推理步骤。如果用户熟悉这些步骤,可能需要更详细的指导,比如具体的安装命令和代码示例。 另外,还要考虑操作系统的兼容性,比如Windows、macOS或Linux。同的系统可能在安装依赖时有同的步骤。对于没有GPU的用户,可能需要使用CPU模式,但速度会较慢。还要提醒用户注意存储空间,大型模型可能需要几个GB的空间。 可能还需要指导用户如何获取模型文件,比如通过git克隆仓库或下载预训练权重。如果模型需要特定的数据处理流程,用户需要按照文档进行操作。此外,运行过程中可能会遇到错误,比如缺少库、版本冲突或内存足,需要提供常见问题的解决方法。 总结下来,回答应该包括以下几个步骤:确认模型可用性,安装环境,下载模型,准备硬件,运行示例,处理常见问题。同时要给出具体的命令和注意事项,帮助用户顺利完成在笔记本上的运行。</think>在笔记本电脑上运行深度求索(DEEPSeek)的模型或工具(例如其开源的大语言模型),通常需要以下步骤。以下以运行其开源模型为例,提供通用指南: --- ### **1. 确认模型可用性** - 访问DEEPSeek官网或GitHub仓库(如[deepseek-ai](https://github.com/deepseek-ai)),确认目标模型是否开源并提供下载(如`DeepSeek-MoE`、`DeepSeek-R1`等)。 - 若需API调用(如商用版本),需注册账号并获取API密钥。 --- ### **2. 安装基础环境** - **Python环境**:安装Python 3.8+,建议使用`conda`或`venv`创建虚拟环境。 ```bash conda create -n deepseek python=3.10 conda activate deepseek ``` - **依赖库**:安装PyTorch、Transformers等库。 ```bash pip install torch transformers huggingface_hub ``` --- ### **3. 下载模型** - **从Hugging Face下载**: 1. 访问Hugging Face模型库(如[DeepSeek-R1](https://huggingface.co/deepseek-ai))。 2. 使用`git-lfs`下载模型文件: ```bash huggingface-cli download deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base --local-dir ./deepseek-model ``` - **直接代码加载**(需网络): ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base") ``` --- ### **4. 硬件准备** - **GPU加速(推荐)**: - 确保笔记本电脑有NVIDIA显卡,安装CUDA驱动和`cudatoolkit`。 - PyTorch安装时选择CUDA版本: ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` - **纯CPU运行**: - 模型加载时添加`device_map="cpu"`参数,但推理速度会显著下降。 --- ### **5. 运行推理示例** ```python from transformers import pipeline # 加载模型(根据路径调整) generator = pipeline("text-generation", model="./deepseek-model") # 输入提示词 prompt = "你好,请介绍一下你自己。" result = generator(prompt, max_length=100, do_sample=True) print(result[0]['generated_text']) ``` --- ### **6. 优化与注意事项** - **模型量化**:若显存足,使用8-bit或4-bit量化: ```python model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base", load_in_8bit=True) ``` - **内存限制**:7B参数模型需约14GB内存(FP16),若笔记本内存足,尝试更小模型(如1.3B)。 - **离线运行**:首次需联网下载模型,之后可离线使用。 --- ### **常见问题** 1. **显存足**:尝试降低`batch_size`或使用`fp16`精度。 2. **依赖冲突**:使用虚拟环境隔离项目依赖。 3. **速度慢**:GPU模式下确保CUDA已启用,CPU模式建议简化输入长度。 如需具体模型(如MoE版)的详细步骤,建议参考官方GitHub的README文档。
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