小白如何让Deepseek在(公安)行业内快速应用?

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先了解它是什么有哪些能力,在思考能做什么,自己业务范围内有什么痛点,然后是验证是否能落地,再去看怎么做?

0.快速学习

  • 很多民警同事(领导)都看到了Deepseek的崛起,但是苦于自己不懂技术不知道怎么应用。网上学习五花八门,找不到系统的学习文章,更不知道哪些技术适合实战。
  • 学习途径: ①很多时候视频学习是最快能让我们入门的,往往比文字更好的吸收,我们可以通过互联网bilibili去看一些免费的视频,有些博主会分享更加实战的技术;②加入行业圈子,与已经实战的地方交流学习,青出于蓝,站在巨人的肩膀上做事情也是一种智慧;③有些热心网友整理的文章。
  • 我这边也准备了一个PPT清华大学 新闻学院 人工智能学院《DeepSeek:从入门到精通》;
  • 欢迎公安战友们内外访问羚羊学院来学习交流业务;(GA同事私信给地址)

DeepSeek从入门到精通.pdf

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1. 了解公安行业需求与痛点

  • 公安行业涉及治安管理、案件侦查、反诈业务、交通管理等多个领域,每个领域都有其特定的需求和痛点,如何减轻基层民警工作。例如,案件侦查需要快速提取线索、分析关系,交通管理需要实时监测路况和预警风险。
  • 小白可以通过与一线公安人员交流,了解他们在工作中遇到的具体问题,从而明确大模型可以发挥价值的场景。
  • 可以通过内网学习平台羚羊学院学习;

2. 选择适合的模型与平台

  • 公安行业对数据安全和隐私要求极高,因此建议优先选择经过行业认证、部署在公安网环境的大模型。例如,Deepseek,可以内外部署,对硬件性能要求低,推理性强;公安部第三研究所发布的“锐智大模型”AyenaSpring,具备海量公安行业知识,支持智能问答、文本生成、决策辅助等功能。
  • 此外,一些多模态大模型(如依图“天问”)在视频监控、图像识别等领域也有出色表现,适合用于公共安全场景。

3. 数据准备与模型微调

  • 公安行业积累了大量数据,但这些数据需要经过清洗、标注和整合才能用于模型训练。小白可以参与构建行业知识库,将法律法规、案件数据、业务流程等信息融入模型。
  • 通过流程编排、微调(如LoRA技术)或提示词工程(Prompt Engineering),让大模型更好地适应公安业务场景。

4. 结合实际业务场景落地应用

  • 案件研判:利用大模型提取案件线索、分析诈骗手法、梳理嫌疑人关系等,辅助民警快速定位关键信息。
  • 视频监控:通过多模态大模型实现视频语义搜索、异常行为检测等功能,提升监控效率。
  • 智能问答与辅助决策:为民警提供法律法规查询、业务流程指导、案件串并等功能,减轻工作负担。

5. 技术与业务的融合

  • 小白需要与技术团队和业务团队紧密合作,确保大模型的应用能够无缝对接现有业务系统。例如,通过API调用或插件开发,将大模型能力嵌入到公安网的第三方系统中。
  • 同时,要关注技术的持续优化,如算力成本、模型性能等问题,确保应用的稳定性和高效性。

6. 培训与推广

  • 组件学习团队,相信团队的能力永远比一个专业的人更加强大(三个臭皮匠赛过诸葛亮),对公安人员进行大模型应用培训,相互学习每日晚上相互分享知识,帮助他们熟悉如何使用模型辅助日常工作。可以通过实际案例演示、操作手册等方式,降低使用门槛。
  • 评选优秀思路,逐步推广模型应用,从试点项目开始,逐步扩大到更多业务场景,积累经验并优化模型。

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### 本地部署 DeepSeek快速指南(Windows / Mac) 对于电脑新手来说,想要在本地环境中快速部署 DeepSeek 模型,可以借助 Ollama 这一开源框架来实现。Ollama 提供了简洁的命令行接口,能够帮助用户轻松地安装和运行大型语言模型[^2]。 #### Windows 系统下的部署步骤 1. **下载并安装 Ollama** 访问 [Ollama 官网](https://ollama.com/) 下载适用于 Windows 的安装包,并按照提示完成安装过程。安装完成后,确保 Ollama 被正确添加到系统路径中,以便通过命令行调用。 2. **打开 PowerShell(管理员权限)** 在 Windows 的【开始菜单】点击【鼠标右键】-【PowerShell(管理员)】或者【终端管理员】。 3. **运行 DeepSeek 模型** 在 PowerShell 中输入以下命令以下载并运行 DeepSeek 模型: ```powershell ollama run deepseek-r1:7b ``` 此命令将自动从远程服务器拉取指定版本的 DeepSeek 模型并在本地运行。注意:该操作会直接在 C 盘安装模型,请确保 C 盘有足够的可用空间[^5]。 4. **测试模型运行情况** 成功加载模型后,可以在命令行中输入任意文本,观察 DeepSeek 是否能正常响应。 #### macOS 系统下的部署步骤 1. **下载并安装 Ollama** 同样访问 [Ollama 官网](https://ollama.com/) 下载适用于 macOS 的安装包,并按照提示完成安装。 2. **启动终端并运行模型** 打开 macOS 的终端工具,输入以下命令以下载并运行 DeepSeek 模型: ```bash ollama run deepseek-r1 ``` 如果需要特定版本(如 `7b`),可使用如下命令: ```bash ollama run deepseek-r1:7b ``` 3. **验证模型运行状态** 命令执行后,Ollama 将自动从远程仓库获取模型文件并加载至本地环境。加载完成后,可通过简单的文本输入测试模型是否正常工作[^4]。 #### 部署注意事项 - **网络连接稳定性**:首次运行时需从远程服务器下载模型文件,因此需保证稳定的网络连接,避免因中断导致下载失败。 - **存储空间充足性**:DeepSeek 模型体积较大,建议至少预留 10GB 以上的磁盘空间用于存放模型文件。 - **系统资源要求**:虽然 Ollama 支持大多数现代 PC 和 Mac 设备,但在低配置设备上运行大模型可能会出现性能瓶颈,建议使用具备至少 8GB 内存的设备进行部署。 通过以上步骤,即使是电脑小白也能顺利完成 DeepSeek 的本地部署,从而获得更加私密、快速且稳定的 AI 使用体验[^1]。
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