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仿DeepSeek APP软件源码基于uniapp框架及SUMER UI使用流式输出接入DeepSeek（附带源代码、演示示例、课程设计、毕业设计）。本项目基于UniApp框架开发了一款仿DeepSeek的在线课程平台APP，支持跨平台部署，主要功能包括课程浏览、搜索、播放和用户中心等。项目通过条件编译实现跨端适配，并优化了列表渲染性能。核心功能模块包括首页轮播、课程分类、热门推荐、课程详情、视频播放、搜索历史、学习记录等。

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基于PHP与DeepSeek构建AI视频制作网站（附带源代码和演示示例）前端基于HTML+Vue.js+CSS实现

python如何接入deepseek，打造一个聊天问答智能体，调用deepseek的流式会话输出方式（附带完整源代码，包括前端后端）

JAVA接入DeepSeek R1满血版，附带源代码以及注释，还有接入方法，教程！Java调用本地部署的deepseek！以下为基于 Java 技术栈快速实现 DeepSeek 大模型调用的综合方案，整合了多篇技术实践文档的核心内容

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ModStart接入DeepSeek的两种方法：API调用和本地部署。同时，注意结果中的时间，最新的信息是2025年4月，现在用户的时间是2025年4月，可能需要确认是否有更新，但结果中没有提供更新的内容，所以按现有信息回答。

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本文主要介绍了JAVA集成本地部署的DeepSeek的图文教程,包含配置环境变量及下载DeepSeek-R1模型并启动,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下，以下为基于 Java 技术栈快速实现 DeepSeek 大模型调用的综合方案，整合了多篇技术实践文档的核心内容。

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如何在本地搭建部署Deep Seek大模型智能体？部署大型模型通常需要安装Python环境和必要的深度学习框架，比如PyTorch。然后，用户需要获取模型的权重文件，这可能涉及到申请权限或者从官方渠道下载。接下来，设置模型的环境变量和依赖库，比如transformers库。可能还需要安装CUDA和cuDNN来支持GPU加速。

DeepSeek，作为一款先进的深度学习开发平台，以其高效、灵活和可扩展的特点，为企业和个人提供了强大的AI解决方案。本文将深入探讨DeepSeek开发模型的完整流程，从数据准备、模型选择、预训练与后训练，到模型优化、部署与应用，为读者呈现一个图文并茂、全面细致的指南。DeepSeek平台提供了多种预训练模型，这些模型已经在大量数据上进行了训练，并具备了一定的泛化能力。‌性能监控‌：在模型训练过程中，DeepSeek会实时监控模型的性能指标，如准确率、损失率等。

互联网创业，为什么越来越难了？随着互联网技术的飞速发展，互联网创业曾经一度被视为通往财富自由的黄金大道。然而，近年来，越来越多的人发现，互联网创业似乎变得越来越难了。那么，这背后的原因是什么呢？本文将结合最近十年的数据，从多个维度进行深入分析，探讨互联网创业为何愈发艰难。

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梦想启航：科技创新与人工智能的璀璨未来，智驭未来：科技创新引领人工智能新纪元；科技创新与人工智能正携手绘制人类发展的新篇章

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