大家好，初三繁忙，停更许久~

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聊聊DeepSeek（有点无聊）

 一、Deepseek：中国AI的破局者

1.1 诞生背景

• 2018年AI寒冬后的技术觉醒：全球大模型竞赛背景下，中国科研团队突破算力困境
• 深度求索(DeepSeek)公司的创立历程：由中科院计算所团队孵化，专注认知智能研究
• 开源战略的制定：2022年发布首个开源版本，构建中文AI生态的里程碑

1.2 命名哲学

• "深度"与"探索"的双重内涵：既指深度学习技术，又象征对AGI的不懈追求
• 中文语义的国际化表达：Seek既代表探索，又与"思考"谐音，体现东方智慧

1.3 发展脉络

• V1.0（2020）：基于Transformer的初代模型，专注中文NLP任务
• V2.5（2022）：多模态突破，参数量突破百亿级
• V7系列（2023）：MoE架构创新，推理效率提升300%

 二、从数据到智能

2.1 数据熔炉

• 万亿token级训练语料构成：40%中文高质量数据+35%英文科学文献+25%代码数据
• 独创的Data-Centric清洗流程：基于知识图谱的语义去重技术
• 动态课程学习策略：模拟人类认知过程的渐进式训练方案

2.2 架构演进

• 混合专家系统（MoE）的定制化改进：动态路由算法优化
• 3D并行训练体系：结合流水线/数据/张量并行的分布式方案
• 硬件适配创新：国产算力平台的定制化算子库开发

2.3 训练艺术

• 三阶段训练法：通用预训练→领域微调→人类反馈强化学习
• 能耗控制突破：通过梯度累积策略降低30%显存消耗
• 持续学习机制：在线增量训练保持模型活力

三、技术优势的多维解析

3.1 性能优势

• 中文理解能力：在CLUE基准测试中超越GPT-3.5 15个百分点
• 长文本处理：支持32k tokens上下文，代码生成准确率92.7%
• 推理效率：FP16精度下单卡每秒生成78个token

3.2 工程创新

• 动态量化压缩技术：8bit量化精度损失<0.3%
• 自适应批处理系统：吞吐量提升4倍
• 模块化设计：支持灵活的功能组件插拔

3.3 生态建设

• 开源协议创新：商业友好型Apache 2.0+附加条款
• 工具链全家桶：从训练框架到部署SDK的完整支持
• 社区驱动开发：300+开发者贡献的插件市场

本地部署

下载Ollama

图标是个羊驼，那我就暂且这么称呼吧~网站链接请单击--->羊驼网站https://ollama.com/

点击那个引人注目的download，似乎下载挺费时间的，可以尝试迅雷或者其他方式

那么继续，多可爱啊小羊驼

就说关于下载这种东西也不必多说吧，我正在安装中，说真的，这玩意好可爱

继续！

把模型移到D盘（C盘空间过大随意）

进入Windows启动项，可以选择右键单击任务栏，选择任务管理器

选择启动项，右键单击ollama

打开文件所在位置

然后点击左上角小箭头进入上一级目录

然后给文件复制弄到D盘

如此，你是现需要新建一个文件夹，再把这个拖拽过去

在在同级目录里新建一个models文件夹

修改系统环境配置

按一下键盘上的小Windows图标

在上面搜索高级系统设置点进去，但当然了，从设置这个软件里进去也可以

选择环境变量

反正就是到这个界面，选择上面那个新建

变量名：OLLAMA_MODELS

路径选择你放置的位置

别忘了点确定哈

下载deepseek-R1模型参数包

回到羊驼网站主页，点击那个deep seek

、

看没看到那个下拉列表，数值越大，大模型越精准，越可靠~

本人虽然是挺破的电脑，但实测8b勉强还行

复制一下8b右侧那个东西ollama run deepseek-r1:8b

进行最终步骤安装

再度打开之前那个羊驼目录

点击上面那个此电脑...一堆东西，输入cmd

回车键，然后粘贴上去，这还行，不算太慢

就可以正常使用了

搭建web UI

打开powershell

先输入

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

（未完待续）