本地化部署

DeepSeek模型本地化部署方案及Python实现DeepSeek实在是太火了，虽然经过扩容和调整，但反应依旧不稳定，甚至小圆圈转半天最后却提示“服务器繁忙，请稍后再试。” 故此，本文通过讲解在本地部署 DeepSeek并配合python代码实现，让你零成本搭建自己的AI助理，无惧任务提交失败的压力。

代码托管平台对比分析：Gitee与GitLabGitee凭借对中国开发者需求的精准洞察，提供了多项针对性优化功能，尤其适合国内团队：高速稳定的访问体验

本地化部署deepseek准备：进入网址：https://ollama.com/直接打开官网下载，为了防止下载缓慢，复制链接用迅雷下载。

Deepseek R1模型本地化部署与API实战指南：释放企业级AI生产力本文深入解析Deepseek R1开源大模型的本地化部署流程与API集成方案，涵盖从硬件选型、Docker环境搭建到模型微调及RESTful接口封装的完整企业级解决方案。通过电商评论分析和智能客服搭建等案例，展示如何将前沿AI技术转化为实际生产力。教程支持Linux/Windows双平台部署，提供15个可复现的代码片段，助力开发者在3小时内完成从零到生产的转变。

人工智能小豪

水务+AI应用探索（一）| FastGPT+DeepSeek 本地部署在当下的科技浪潮中，AI 无疑是最炙手可热的焦点之一，其强大的能力催生出了丰富多样的应用场景，广泛渗透到各个行业领域。对于水务行业而言，AI 的潜力同样不可估量。为了深入探究 AI 在水务领域的实际应用成效，切实掌握与之相关的前沿应用技术，我们积极开展了 AI 在水务业务应用方面的实践工作，力求为行业发展带来新的突破与变革。