天津大学:《深度解读DeepSeek:部署、使用、安全》

大家好,我是吾鳴。

吾鳴之前给大家分享过由天津大学出品的报告《DeepSeek原理与效应》,今天吾鳴再给大家分享一份由天津大学出品的报告------《深度解读DeepSeek:部署、使用、安全》。

报告主要从DeepSeek本地化部署、DeepSeek使用方法与技巧、DeepSeek安全三大部分介绍了DeepSeek。报告一共48页PPT,文末有完整版下载地址。

内容摘要

1. DeepSeek本地化部署

主要介绍两种部署方式:通过官方API调用和本地服务器部署。API部署依赖互联网连接,成本低但数据可能外泄;本地部署需高端硬件(如多卡GPU服务器),支持私有数据微调和定制插件,数据闭环但运维复杂。详细流程包括模型权重下载、依赖安装、多服务器配置(如全量版、蒸馏版、量化版部署),并对比不同模型对硬件的要求(如显卡数量)。此外,提供可选UI界面搭建框架(如Open WebUI、LM Studio)和多端适配开发建议。

2. DeepSeek使用方法与技巧

重点围绕"十大提示词关键原则",指导用户精准引导模型输出,包括明确任务目标、提供上下文、设定角色、规范格式、分步骤说明等。通过多个行业场景实例(公安、税务、政务、教育、医疗、农业、办公等)展示实际应用,涵盖反诈宣传、案情通报、税收合规、户籍管理、代码优化、术后康复指导等任务。此外,包含翻译场景(俚语、古诗)和跨学科研究(如比较文学、中东地缘分析),强调结构化输出与领域知识注入。

3. DeepSeek安全

系统分析大模型安全风险:价值观错位(社会偏见、隐私泄露、毒性内容、伦理冲突)、越狱攻击(黑盒/白盒攻击、角色扮演诱导)、误用滥用(生化武器研发、虚假信息传播、深度伪造)、AI自主意识风险(工具性目标、欺骗行为)。提出防御措施(训练优化、评估机制、部署管控)和治理策略(政策法规、技术防护),并引用学术研究强调数据隐私保护、伦理对齐及多维度安全框架的必要性。

报告精彩

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