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、企业知识库如何实现DeepSeek等大模型本地化部署?
- 2、deepseek本地部署需要多大空间
- 3、deepseek怎么部署
- 4、11家自主车企抢先接入DeepSeek,智能化之战已打响
- 5、deepseek本地化部署的优缺点
企业知识库如何实现DeepSeek等大模型本地化部署?
集群部署（如Kubernetes管理多节点）。能耗优化deepseek部署：使用低功耗模式（如NVIDIAdeepseek部署的MIG技术分割GPU资源）。开源替代：优先使用社区优化方案（如llama.cpp支持CPU推理）。如果企业本身使用的是蓝凌aiKM智能知识管理平台这类知识库产品deepseek部署，本身就支持DeepSeek、通义千问等大模型的私有化部署，可以请厂商直接帮忙部署。
考虑因素：选择支持 AI 技术集成、具备良好的可扩展性、易用性和稳定性，能与企业现有系统兼容的平台。如企业已有办公系统，可选择能与之集成的知识库平台。蓝凌的新一代智能知识管理平台：aiKM，就是比较好的选择，支持DeepSeek、通义千问、ChatGPT等主流大模型，并且支持私有化部署。
DeepSeek的部署可以通过多种方式完成，包括使用Ollama工具进行本地部署，或者通过Docker和Gunicorn等进行生产环境部署。如果你选择在本地部署DeepSeek，可以使用Ollama这个开源工具。首先，你需要从Ollama的官方网站下载安装包并安装。
deepseek本地部署需要多大空间
1、显卡：多节点分布式训练，如使用8xA100或H100，是为了加速模型的训练和推理过程。强大的显卡可以显著提升模型处理图像和复杂计算的能力。此外，如果是进行本地化部署，还需要考虑到高功率电源和散热系统的需求，以确保系统的稳定运行。
2、这些配置可以确保DeepSeek 32B模型能够顺畅运行。具体来说，强大的CPU是处理大数据和复杂计算的基础，多核心可以并行处理更多任务，提高整体性能。足够的内存可以确保模型在运行时不会因为数据过大而导致性能下降或崩溃。硬盘空间则要保证能够存放模型文件和其他相关数据。
3、准备工作：确认你的操作系统符合DeepSeek的要求，如Windows 10及以上、Linux常见发行版或MacOS Catalina 15及以上。准备至少8GB运行内存的电脑，复杂任务则建议16GB及以上；同时确保有足够的硬盘空间，因为模型文件可能会占用数GB。
4、安装Ollama：打开浏览器，访问Ollama官网。点击页面右上角的Download按钮。根据您的电脑系统版本，选择合适的安装包进行下载。下载完成后，双击安装包并按照提示完成安装。安装程序可能会将Ollama直接安装在C盘，请确保C盘有足够的空间。通过Ollama安装DeepSeek：打开命令提示符或终端。
5、此外，还有一些经过量化处理的版本，如2-bit量化版本大约需要200GB显存，而一些动态量化版本可以将模型压缩至更小，从而进一步降低显存需求。例如，有的动态量化版本可以将模型压缩到最小131GB，这样可以在更低的显存配置上运行。总的来说，DeepSeek R1 671B模型的显存需求取决于具体的量化方法和部署策略。
6、接着，通过Ollama来下载并运行DeepSeek模型。在命令提示符或终端中输入命令ollama run deepseek-r1：模型参数，例如ollama run deepseek-r1：7b来下载并运行7B参数的DeepSeek模型。模型参数可根据个人电脑配置选择，参数越大，所需的显存和磁盘空间也越大。等待模型下载并运行。
deepseek怎么部署
DeepSeek的部署可以通过多种方式完成，包括使用Ollama工具进行本地部署，或者通过Docker和Gunicorn等进行生产环境部署。如果你选择在本地部署DeepSeek，可以使用Ollama这个开源工具。首先，你需要从Ollama的官方网站下载安装包并安装。
DeepSeek的本地化部署主要包括安装运行环境Ollama、下载并安装DeepSeek模型，以及优化操作界面三个步骤。首先，你需要在Ollama官网上下载安装包，根据你的电脑系统（如Windows、macOS或Linux）选择对应的版本进行安装。安装完成后，可以通过打开命令行窗口并输入相关命令来检查Ollama是否成功安装。
DeepSeek本地部署的教程及步骤包括环境准备、核心部署流程、模型拉取与运行、应用接入以及故障排查等几个方面。首先，你需要准备好部署环境。这包括确保你的操作系统符合要求（如Linux、macOS或Windows），并安装必要的Python版本和依赖库。
11家自主车企抢先接入DeepSeek,智能化之战已打响
综上所述，11家自主车企抢先接入DeepSeek，进一步证明了智能化是大势，同时竞争空前激烈，同时也能看出车企对技术的积极创新和未来趋势的准确洞察，但也预示着车市即将迎来一场前所未有的智能化之战。
易车讯 从春节期间开始，一款名为DeepSeek的AI应用，上线仅20天日活跃用户便突破2000万，超越ChatGPT，成为全球增速最快的AI产品。如今，“DeepSeek风暴”又杀进了汽车市场，各大车企纷纷与DeepSeek大模型进行深度融合。
车企通过深度融合的方式将DeepSeek技术应用到车上。具体来说，多家车企已经宣布其智能座舱与DeepSeek大模型完成深度融合。例如，宝骏汽车通过中枢大模型可靠性优先的1+N协同式智能体架构，实现了DeepSeek和中枢大模型的“双模”部署。
车东西2月10日消息，昨晚，长安汽车举办智能化战略“北斗天枢0计划”发布会，接连放出智能化王炸，率先将智驾普及，科技平权提上日程。 发布会上长安将坚持“自主研发+合作共创”两个方向，既与包括华为等ICT企业在内的智驾合伙人深化战略合作，坚定不移推动乾昆智驾、鸿蒙系统等技术应用，也在自主研发上走出了新的路径。
deepseek本地化部署的优缺点
1、DeepSeek有其突出优势，但“是否厉害”需结合不同视角判断。在模型性能上，DeepSeek展现出强劲实力。其预训练模型在大规模数据集上进行训练，在自然语言处理、计算机视觉等多领域任务里，能达到与国际先进模型相当甚至更优的效果。
2、成本优势：尽管DeepSeek的参数规模庞大，但其训练和使用费用却相对较低，这大大降低了用户的经济负担，使得更多用户和开发者能够自由地使用和开发相关的AI应用。开源特性：DeepSeek的开源特性使其成为一个独特的平台。
3、在技术创新方面，DeepSeek采用了动态神经元激活机制，相比传统模型降低了80%的计算量，大大提高了推理能力。同时，其混合精度量化技术在保持高精度的同时，还能将模型体积压缩至原始大小的1/4，从而降低了边缘设备的部署成本。这些技术创新使得DeepSeek在性能上具有显著优势。此外，DeepSeek还具有成本优势。
微信扫一扫打赏