deepseek招聘员工要求（deepway招聘）

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、普通人如何开启deepseek的玩法?
• 2、deepseek私有化知识库
• 3、deepseek硬件要求70b
• 4、deepseek需要什么配置的电脑
• 5、怎么给deepseek投喂数据
• 6、deepseek满血版硬件要求

普通人如何开启deepseek的玩法?

1、普通人开启DeepSeek玩法可按以下步骤进行。首先，访问DeepSeek官方网站，在官网获取相关信息和资源，了解其功能特点、适用场景等内容。官网通常会提供详细的文档说明和引导，帮助用户快速上手。然后，根据自身需求和设备情况进行安装。如果是在电脑端使用，确保设备满足DeepSeek的运行要求，按照安装向导完成安装。

2、年：创立深度求索（DeepSeek），专注通用人工智能（AGI）研发；同年7月推出AGI技术平台。2024年：发布DeepSeek-V2（5月）与V3（12月）模型，采用MLA（多头潜在注意力）和MoE架构，训练成本仅为GPT-4的1/10。引发行业价格战，API定价为GPT-4的1%。

deepseek私有化知识库

因此，如果需要在金融、法律等敏感领域进行深度学习和推理，或者需要私有化部署和更高的安全性，DeepSeek可能是更好的选择。而如果更注重多语言交互、内容生成和全球客服能力，且对成本不是特别敏感，那么一般的AI可能更适合。总的来说，选择DeepSeek还是其他AI，应根据具体需求和场景来做出决策。

DeepSeek对复杂语句和专业领域文本的理解更为精准，适合处理专业文献、学术论文等复杂文本，并在数学推理和代码生成领域具有显著优势。此外，DeepSeek还提供了企业级SDK，支持私有化部署与定制化模型训练，兼容多种生态系统，适用于金融、医疗、制造业等专业场景。

DeepSeek本地部署是否需要花钱取决于具体的部署需求和硬件配置。如果只是想要在个人电脑上进行简单的本地部署，使用较小的模型，并且不需要额外的硬件投入，那么是免费的。但这样的部署可能在性能和功能上有所限制。

此外，超擎数智还针对DeepSeek的私有化部署需求，提供技术支持和解决方案。这包括提供DeepSeek同款技术、FP8混合精度训练平台、InfiniBand网络底座以及高性能GPU服务器等，以满足用户在本地进行DeepSeek私有化部署的需求，并加速大模型的训练和应用。

这将进一步扩大双方的市场影响力。最后，在研究与商业协同方面，飞利信与DeepSeek计划共同发布技术白皮书或案例研究，以展示MLA与DeepSeek V2在特定任务中的优势。同时，双方还将针对医疗、法律等垂直行业定制解决方案，并联合提供API服务或私有化部署方案。这将有助于双方进一步拓展业务领域并提升市场竞争力。

deepseek硬件要求70b

DeepSeek的API有免费的，也有收费的。DeepSeek提供了不同版本的API服务。其中，DeepSeek-R1模型的API有免费的版本，但这类免费版本通常有一些限制，如模型参数的限制或功能上的限制。例如，通过某些平台提供的免费API Key可以支持70B参数的DeepSeek-R1-Distill版本，但不是全量的671B模型。

DeepSeek 70B在同类模型中处于较为领先的水平。性能表现出色：在多个基准测试中，DeepSeek 70B展现出强劲实力。它在语言理解、生成等任务上能够给出高质量的处理复杂问题时也具备不错的逻辑分析能力，和其他知名大模型相比毫不逊色。

这款236亿总参数、21亿激活的模型，拥有70B~110B Dense模型的性能，但显存消耗仅为同级Dense模型的1/5到1/100，计算效率显著提升。在8卡H800机器上，DeepSeek-V2的输入和输出吞吐量分别超过每秒10万和5万tokens。

deepseek需要什么配置的电脑

1、DeepSeek-R1-32B需要的配置包括高性能的CPU、大容量的GPU、充足的内存、高速的存储、稳定的电源和适当的机箱。CPU方面，推荐选择多核多线程的型号，如Intel的i7-12700K或i9-12900K，或AMD的Ryzen 7 5800X或Ryzen 9 5900X。这些CPU性能强劲，适合处理复杂的计算任务。

2、DeepSeek对硬件的要求主要取决于模型的规模和推理需求。对于较小规模的模型，入门级GPU如NVIDIA RTX 3090便可满足需求。这类配置适合运行参数量较小的模型，也可以支持更大规模模型的推理，但性能可能略有降低。

3、GPU方面，建议配备多块高性能GPU，如NVIDIA A100或V100，显存至少40GB，以加速模型训练和推理过程。此外，还需要一个稳定的网络环境，建议使用10GbE或更高带宽的网络接口，以确保高速数据传输和稳定的在线服务。

怎么给deepseek投喂数据

1、数据投喂：将数据输入到DeepSeek系统中。这通常涉及到将数据文件上传到指定的位置，或者使用API接口将数据流传输给系统。验证与调整：在投喂数据后，你可能需要验证数据的正确性和完整性，以确保DeepSeek能够正确处理这些数据。如果有问题，你可能需要对数据进行调整或重新处理。

2、DeepSeek的数据投喂主要通过AnythingLLM软件进行。首先，你需要将你的知识或信息整理成文本文件，如.txt、.pdf、.word等格式。这些文件应包含你希望DeepSeek学习或了解的内容。接着，打开AnythingLLM软件，并上传你整理好的文件。在AnythingLLM的工作区界面中，点击“上传”按钮，然后选择需要上传的文件。

3、部署DeepSeek 确保DeepSeek已在内网服务器上成功部署，并具备基本的运行环境（如Python、Docker等）。 数据准备 数据库数据 - **连接数据库**：使用Python库（如`pymysql`、`psycopg2`、`sqlalchemy`等）连接内网数据库。

deepseek满血版硬件要求

GTX 1060或更高的显卡可以满足这一需求。需要注意的是，这只是运行DeepSeek的最低配置。如果你需要处理更大的数据集或更复杂的模型，那么可能需要更高的配置。例如，更多的内存、更强大的处理器和显卡，以及更大的存储空间。

此外，存储也是一个重要的考虑因素。至少需要1TB的NVMe SSD来快速加载模型和数据，同时额外需要2-4TB的HDD来存储训练数据和日志。最后，网络方面，如果是分布式部署，高速局域网将是必需的，以确保数据在各个节点之间的高效传输。

除了硬件配置，软件环境也至关重要。操作系统可以选择Windows、macOS或Linux，同时需要安装Python环境（8版本或以上）以及深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow。如果使用GPU进行加速，还需要安装CUDA和cuDNN库，并确保它们的版本与深度学习框架相兼容。

此外，DeepSeek的不同模型版本对硬件配置有不同的要求。例如，对于较小的模型，较低的配置即可满足需求；而对于大型模型，则需要更强大的硬件配置，包括更多的CPU核心、更大的内存和显存等。最后，为了确保硬件的稳定运行和避免性能下降，还需要根据硬件配置选择合适功率的电源。

在软件环境上，需要安装Linux操作系统（推荐Ubuntu 04+）或Windows（建议WSL2），Python版本建议为10+，同时还需要安装与GPU版本相匹配的CUDA和cuDNN。此外，还需要安装PyTorch，因为DeepSeek依赖于PyTorch进行推理。