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2025年2月11日
将DeepSeek-R1接入WPS,手把手教程!
摘要: 不得不说,将DeepSeek-R1接入WPS真的惊呆我了!这意味着什么?简单来说,文档编辑从“手动挡”进化成了“自动挡”!不管是生成内容、优化表达,甚至是逻辑推理分析,AI都能直接帮你搞定,爽到飞起! 今天就来给大家聊聊,如何在WPS里接入 DeepSeek-R1,一步步带你从零配置到实战,让AI真
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posted @ 2025-02-11 14:17 雨梦山人
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2025年2月10日
手把手教学,DeepSeek-R1微调全流程拆解
摘要: 概述 Unsloth是一个支持Llama系列、DeepSeek R1系列更快速,更少占用内存的微调库。最近提供了DeepSeek-R1模型的复现与GRPO算法的高效实现,而GRPO算法是DeepSeek模型中最关键的RL算法,而Unsloth增强优化了GRPO算法,使其使用更少的huggingfac
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posted @ 2025-02-10 11:39 雨梦山人
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漫谈DeepSeek及其背后的核心技术
摘要: 导读:本文深入探讨了DeepSeek大模型的核心技术,从公司背景、模型能力、训推成本到核心技术细节进行了全面分析。 一、关于DeepSeek公司及其大模型 1.1 公司概况 DeepSeek 2023年7月成立于杭州,是幻方量化旗下的子公司,全称是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司。 "成立时
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posted @ 2025-02-10 11:31 雨梦山人
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2025年2月7日
RAG 在智能答疑中的探索
摘要: 一、背景 二、简介 什么是RAG RAG应用的可落地场景 RAG应用的主要组成部分 4. RAG应用的核心流程 三、实现目标 四、整体流程 技术选型 准确性思考 用户提问结构化 4. 数据预处理与向量库的准备工作 5. CO-STAR结构 6. 相似性搜索 用户提问解答 8. Runnable的结合
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posted @ 2025-02-07 11:13 雨梦山人
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必看:DeepSeek-R1本地部署!超详细教程~
摘要: 最近国产AI大模型DeepSeek爆火出圈,登顶中美App Store下载榜,还在性能、性价比上碾压了ChatGPT和Google Gemini等硅谷巨头,直接杀入科技圈C位,成为现象级应用! 然而,不少小伙伴在使用的时候,经常会出现响应迟缓甚至宕机的情况👇 这可怎么办? 万幸的是,DeepSee
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posted @ 2025-02-07 11:05 雨梦山人
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2024年10月16日
管理小团队和大团队,有什么区别?
摘要: 人越少越难管,人越少越麻烦。 人代表着资源,人越多越好管。 多代表着可试错的机会增多,同时可借势的机会增多。 往往人越少的团队在面对问题的时候越是争议不下,因为都不想自己吃亏。 01/团队组织框架不同 5个人和50个人明显的不同就是人数上的区别。 影响过来就是团队内部的职级设置肯定大有不同。 人多代
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posted @ 2024-10-16 09:41 雨梦山人
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2024年10月9日
项目管理的本质,是什么?
摘要: 经常有伙伴问我:“项目管理的本质到底是什么?” 这个问题看似简洁,但是却不容易回答。在此,我想借助马斯克的 “第一性原理”,为这个看似简明的问题给出一个更为透彻的答案:项目管理即为引领项目团队穿越重重挑战,精准且高效地达成项目目标,在项目的进程中实现项目与人的共同成长,别无其他。 01 项目管理,究
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posted @ 2024-10-09 10:12 雨梦山人
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2024年8月27日
微服务架构实施原理详解
摘要: 基于微服务架构和Docker容器技术的PaaS云平台建设目标是给我们的开发人员提供一套服务快速开发、部署、运维管理、持续开发持续集成的流程。平台提供基础设施、中间件、数据服务、云服务器等资源,开发人员只需要开发业务代码并提交到平台代码库,做一些必要的配置,系统会自动构建、部署,实现应用的敏捷开发、快
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posted @ 2024-08-27 11:12 雨梦山人
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2024年7月17日
在ubantu系统中微调ChatGLM-6B
摘要: 1. ChatGLM-6B ChatGLM-6B仓库地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B ChatGLM-6B/P-Tuning仓库地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/tree/main/ptuning 2、运行环境
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posted @ 2024-07-17 10:31 雨梦山人
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2024年7月12日
在ubantu系统中部署ChatGLM-6B
摘要: ChatGLM-6B 介绍 ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ChatGLM
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posted @ 2024-07-12 17:11 雨梦山人
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