bethash DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！
本文目录一览：
- 1、怎样把deepseek的文本复制出来
- 2、deepseek本地部署后怎么删除
- 3、如何把deepseek接入同花顺
- 4、deepseek发送消息过于频繁请稍后再试
- 5、Qwen1.5-MoE开源!魔搭社区推理训练最佳实践教程来啦!
怎样把deepseek的文本复制出来
1、首先，你需要在DeepSeek中找到你想要导出的文本内容。这可能是在搜索结果中，或者是在你进行文档分析后得到的关键信息。接着，通常会有一个“导出”或者类似的选项，你可以点击这个选项来选择导出格式，比如TXT、CSV、XLS等。
2、在DeepSeek中复制原文，可以直接选中需要复制的文字，然后使用鼠标右键点击“复制”，或者按下“Ctrl+C”进行复制。如果你在使用过程中遇到问题，可以尝试以下步骤：首先，确保你已经打开了需要复制原文的网页或者文档。然后，在DeepSeek的搜索结果页面，找到你想要复制的文字部分。
3、DeepSeek生成的内容可以通过点击下载按钮或者右键保存图片/文件的方式进行下载。如果你在DeepSeek平台上生成了内容，通常平台会提供一个下载按钮或者选项，让你可以直接将生成的内容下载到你的设备上。这可能是一个明确的“下载”按钮，或者是一个可以导出文件的选项。
deepseek本地部署后怎么删除
1、本地部署DeepSeek可以提供更高效的用户体验deepseek生成脚本作图，并增强数据安全性与隐私保护。通过本地部署DeepSeekdeepseek生成脚本作图，用户可以直接在本地设备上运行模型deepseek生成脚本作图，无需依赖网络连接，从而避免了网络延迟和不稳定的问题。这样可以确保快速响应和流畅的操作体验，特别是在处理大量数据或进行实时分析时，本地部署的优势更加明显。
2、本地部署DeepSeek：如果有技术条件，可以尝试在本地部署DeepSeek，以减少对服务器的依赖，并降低延迟。使用网络加速器：使用像迅游加速器这样的工具来优化网络连接，可能有助于解决服务器繁忙和卡顿的问题。
3、在电脑上安装DeepSeek，首先需要安装Ollama，然后通过Ollama来下载并运行DeepSeek模型。访问Ollama官网，下载并安装Ollama。安装过程中请确保电脑有足够的空间，通常要求至少5GB的空余空间。安装完成后，打开命令提示符或终端，输入命令ollama -v来验证Ollama是否正确安装。
如何把deepseek接入同花顺
1、将DeepSeek接入同花顺股票软件可以通过几个步骤实现，包括环境部署、策略开发与对接，以及交易系统集成。首先，你需要进行DeepSeek的环境部署。
2、浪潮信息作为全球AI服务器的龙头，将受益于微信接入DeepSeek带来的算力需求激增，其股价有望得到提振。数据港作为专业的第三方数据中心服务提供商，微信接入DeepSeek将增加对数据中心的需求，对其业务构成利好。
3、数据与算法合作方：如同方股份、紫光股份等，这些公司与DeepSeek可能进行联合技术开发，从而受益于技术合作和转化。行业应用落地伙伴：如恒生电子、同花顺等金融IT服务商和金融数据平台，以及卫宁健康、万达信息等医疗信息化企业，它们将受益于DeepSeek大模型在垂直领域的落地应用。
deepseek发送消息过于频繁请稍后再试
如果你碰到了deepseek发送消息过于频繁请稍后再试的提示，这意味着你发送消息的速度过快，需要减缓发送频率或稍等片刻再尝试发送。当你在使用DeepSeek或类似平台发送消息时，系统通常会设置一些限制，以防止滥用或过度使用资源。
当使用DeepSeek时遇到发送频率限制的问题，可以尝试调整使用习惯、使用加速器或者联系官方客服来解决。如果在使用DeepSeek时发送消息过于频繁，系统可能会提示“你发送消息的频率过快，请稍后再发”。这时，你可以尝试延长两次发送消息之间的间隔时间，避免过度频繁的操作。
如果deepseek发送消息的频率过快，你可以尝试调整其发送频率设置。在deepseek的设置或者配置文件中，一般会有关于消息发送频率的选项。你可以找到这个选项，并根据你的实际需求进行调整。比如，你可以将发送频率从每秒发送一条消息调整为每五秒或者每十秒发送一条消息。
Qwen1.5-MoE开源!魔搭社区推理训练最佳实践教程来啦!
Qwen5-MoE模型采用特别设计的MoE架构，包括DeepSeek-MoE和DBRX等方法，其finegrained experts有效利用FFN层到MoE层的转换，将单个FFN分割成多个独立的expert，实现效率与效果的最优结合。
微调框架：魔搭社区的微调框架SWIFT全面支持Qwen5全系列模型的微调与推理。训练参数与脚本：以自我认知任务为例，提供详细的训练参数配置与测试脚本，确保训练过程的高效与平滑。训练与推理效果：展示出模型在自我认知与通用对话任务上的强大能力。
Qwen5-110B-Chat：modelscope.cn/models/qw... Qwen5-110B：modelscope.cn/models/qw... 模型推理所需代码与显存要求如下：显存要求：支持4卡A100，230G显存。 在模型训练方面，魔搭社区的微调框架SWIFT已全面支持Qwen5全系列模型的微调与推理。
环境搭建 模型与词表文件获取 方法1：通过魔塔社区手动下载通义千问5-7B-Chat模型。方法2：使用命令终端配合git-lfs进行高效下载。
本文为SWIFT LLM&AIGC微调场景化最佳实践系列之一，后续将继续通过魔搭社区推出更多场景化教程。
在notebook的Terminal下执行代码，可以进行模型推理，并查看资源消耗情况。若需进行模型微调，用户需先clone swift仓库并安装swift，执行模型微调脚本进行训练，之后使用微调后的推理脚本进行推理，并观察微调的可视化结果和训练、评估损失，资源消耗方面，以qlora方式训练Qwen-vl-chat的显存占用约为14G。
微信扫一扫打赏