使用腾讯云大模型知识引擎搭建满血deepseek

前言

·      最近deepseek的爆火导致了其官网大部分时间不可使用,很多小伙伴在官网访问的时候经常会遇到以下问题:

        那么,应该如何解决这个问题,使我们可以无限制的使用deepseek呢?网络上有一些说法是将deepseek部署到本地(基本都是基于ollama),这么做不能说不行,但基本都是有损的。一般来说我们本地的配置基本上不可能带的动满血deepseek大模型,而使用阉割版的话其实效果并不一定强过现有的其他大模型。所以为了能获得最好的效果,一个可行的方向是:使用云端的资源和算力来为我们部署满血的deepseek。接下来我们以腾讯云大模型知识引擎为例来看看如何进行部署和使用。(整个流程5min以内搞定)

腾讯云大模型知识引擎

        进入腾讯云大模型引擎官方网站。点击【产品体验】,即可进入体验中心,即可看到体验中心中给出的一些最佳实践。

        其中

### 搭建满血 DeepSeek R1 实现联网搜索功能 为了实现这一目标,在腾讯云平台上利用大模型知识引擎完成部署是可行的方式之一。选择所需的特定版本模型,例如DeepSeek-R1或更先进的迭代版本如DeepSeek-V3,对于确保性能至关重要[^2]。 #### 配置环境与参数设定 进入腾讯云平台的大模型服务页面后,定位到大模型知识引擎部分并启动实例创建流程。在模型选项中挑选DeepSeek-R1作为基础架构的核心组件。随后,在高级设置里激活“联网搜索”的开关,这一步骤允许模型访问互联网资源以增强其响应能力和信息更新频率。 ```python import tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception as exce from tencentcloud.common import credential from tencentcloud.tmt.v20180321 import tmt_client, models def setup_deepseek_with_web_search(secret_id, secret_key): try: cred = credential.Credential(secret_id, secret_key) client = tmt_client.TmtClient(cred, "ap-guangzhou") req = models.TextTranslateRequest() params = { "SourceText": "查询关键词", "Source": "auto", "Target": "zh" } req.from_json_string(json.dumps(params)) resp = client.TextTranslate(req) print(resp.to_json_string()) # 假设此处有API调用来开启联网搜索特性 enable_internet_search(client) except exce.TencentCloudSDKException as err: print(err) def enable_internet_search(client): # 这是一个假设性的函数用于说明如何可能启用联网搜索, # 实际操作需参照官方文档指导。 pass ``` 此代码片段展示了初始化腾讯云客户端以及发送翻译请求的过程;需要注意的是`enable_internet_search()`方法仅为示意目的而存在,具体实施细节应依据腾讯云提供的最新接口指南进行调整。
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

打赏作者

风生水气

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

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