使用ollama实现DeepSeek本地部署教程

作为当前人工智能领域的一个重要模型,DeepSeek-V3凭借其6710亿参数,在性能上已经接近全球顶尖AI模型。它不仅能为用户提供快速的答疑解惑,还通过强大的计算能力,助力人们更高效地解决问题。今天,我将带大家一起走过如何部署和使用DeepSeek模型,帮助大家快速上手!

1、DeepSeek是啥?

DeepSeek是杭州深度求索(DeepSeek)推出的一个AI助手,拥有全球领先的AI模型。DeepSeek-V3大模型具备6710亿参数,多个性能指标与海外顶尖模型接轨,能够为用户提供更高效、更智能的服务,帮助我们在工作和生活中更快找到答案,提升生活质量。

想了解更多关于DeepSeek-V3的信息,可以参考百度百科上的DeepSeek-V3介绍

2、部署硬件要求

虽然官方建议的硬件

我最近花了一些时间研究小样本增量学习的最新论文,有以下十篇:1. “基于小样本学习的计算机视觉及其应用”,由江苏大学的研究人员撰写,发表在计算机视觉与图像理解杂志上。 2. “小样本增量学习在视觉识别中的应用”,由北京理工大学的研究人员撰写,发表在IEEE交叉学科计算机图形和虚拟现实杂志上。 3. “小样本增量学习的自动机器翻译”,由上海交通大学的研究人员撰写,发表在IEEE交叉学科计算机图形和虚拟现实杂志上。 4. “基于小样本增量学习的可视化检测”,由北京邮电大学的研究人员撰写,发表在IEEE交叉学科计算机图形和虚拟现实杂志上。 5. “基于小样本增量学习的自然语言理解”,由华中科技大学的研究人员撰写,发表在自然语言处理杂志上。 6. “基于小样本增量学习的计算机视觉检测”,由中国科学院计算技术研究所的研究人员撰写,发表在IEEE交叉学科计算机图形和虚拟现实杂志上。 7. “小样本增量学习的语音识别”,由中国科学院计算技术研究所的研究人员撰写,发表在IEEE交叉学科计算机图形和虚拟现实杂志上。 8. “小样本增量学习的文本分析”,由清华大学的研究人员撰写,发表在ACM交叉学科计算机图形和虚拟现实杂志上。 9. “基于小样本增量学习的推理”,由中国科学院计算技术研究所的研究人员撰写,发表在IEEE交叉学科计算机图形和虚拟现实杂志上。 10. “针对小样本增量学习的跨社交网络推荐”,由浙江大学的研究人员撰写,发表在IEEE交叉学科计算机图形和虚拟现实杂志上。回答:最近关于小样本增量学习的论文有十篇,分别是江苏大学、北京理工大学、上海交通大学、北京邮电大学、华中科技大学、中国科学院计算技术研究所、清华大学、浙江大学的研究论文。
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