DeepSeek 本地部署

部署本地DeepSeek,对话也具有私密性,也可以结合自己的行业知识库制作专属自己行业领域的ai模型

1 Ollama官网下载工具

Ollama

可以管理本地的大语言模型,同时提供很多开源模型下载,包括DeepSeek
点击下载

速度慢的我在这里放个链接
通过网盘分享的文件:OllamaSetup.exe
链接: https://pan.baidu.com/s/15Iiew1MaiZbA5WLqqfcoxg?pwd=m5i9 提取码: m5i9

安装完后按住win + r, 然后cmd,调出命令窗口,输入ollama -v 回车

出现版本号则安装成功

2 下载模型

DeepSeek V3:指令型模型,需要像GPT,文心一言一样输入比较详细的提示词才会生成想要的答案

DeepSeek R1::推理模型,只需要讲出目的,会根据问题推理出用户的需求,再回答。

以R1模型演示:

点击ollma官网的搜索框,第一个就是R1,也可以搜索

点击后选择版本

根据需求选择版本,4090也只能支持32B

点击版本复制命令

调出命令窗口,输入命令(选择自己的存放文件夹)

下载完成后输入  ollama list  查看下载的模型,包含模型名称

输入  /bye  告别模型

输入   ollama run 模型名称       运行模型

现在即可对话

【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的研究资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播机制,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法提升系统安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,可用于模拟复杂电力系统在多重故障下的响应特性,支持对关键故障路径的识别与优化决策,适用于高水平科研复现与工程仿真分析。文中还列举了大量相关技术方向的配套资源,涵盖智能优化算法、电力系统管理、机器学习、路径规划等多个领域,并提供了网盘链接以便获取完整代码与资料。; 适合人群:具备电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统安全分析的工程技术人员,尤其适合致力于高水平论文(如EI/SCI)复现与创新的研究者。; 使用场景及目标:①复现顶级期刊关于N-k故障与连锁传播的优化模型;②开展电力系统韧性评估、故障传播分析与多阶段防御策略设计;③结合YALMIP等工具进行双层优化建模与场景筛选算法开发;④支撑科研项目、学位论文或学术成果转化。; 阅读建议:建议读者按照文档提供的目录顺序系统学习,优先掌握双层优化与场景筛选的核心思想,结合网盘中的Matlab代码进行调试与实验,同时参考文中提及的智能算法与电力系统建模范例,深化对复杂电力系统建模与优化的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值