一、DeepSeek的核心定义：AI驱动的智能搜索与知识发现引擎 DeepSeek并非传统意义上的搜索引擎，而是一个基于深度学习（Deep Learning）与自然语言处理（NLP）技术的智能搜索与知识发现平台。其核心目标是通过AI算……
一、技术选型背景与核心价值 1.1 本地化RAG的技术需求 在数据安全要求日益严格的背景下，企业需要构建私有化知识库系统，既能利用大模型的理解能力，又能确保敏感数据不外泄。传统云服务方案存在数据传输风险，而……
一、DeepSeek技术框架的演进逻辑 DeepSeek作为新一代AI开发平台，其核心设计理念可追溯至2018年Google提出的”联邦学习”概念。不同于传统集中式训练模式，DeepSeek通过”模型-数据-算力”三要素的解耦重构，实现了三……
一、技术栈架构解析与协同机制 1.1 核心组件技术定位 ollma作为轻量化语言模型服务框架，其核心价值在于提供低延迟的模型推理能力，支持多模型动态路由与自适应批处理。deepseek.llm作为基础语言模型，通过7B/13B……
DeepSeek安装部署教程：基于Ollama获取最强推理能力！ 一、技术架构解析：为什么选择Ollama+DeepSeek组合？ DeepSeek作为开源大模型领域的后起之秀，其核心优势在于： 混合专家架构（MoE）：通过动态路由机制实现……
一、技术融合背景与核心价值 在AI驱动的知识管理领域，开发者面临三大核心痛点：模型本地化部署的灵活性不足、知识检索与生成的准确性欠佳、开发工具链的集成度低。Ollama作为轻量级模型运行框架，Deepseek作为高……
一、部署前准备：环境与工具配置 1.1 硬件要求与优化建议 本地部署DeepSeek需满足基础计算资源：建议配置NVIDIA GPU（显存≥8GB），CUDA 11.8或更高版本。对于无GPU环境，可通过Colab Pro或云服务器临时替代，但长……
一、技术背景与部署价值 DeepSeek作为高性能AI推理框架，结合Ollama提供的轻量级模型服务能力，构成了一套完整的本地化AI开发解决方案。相较于云端服务，本地部署具有三大核心优势：数据隐私可控、零延迟响应、无……
1分钟学会DeepSeek本地部署，小白也能搞定！ 一、为什么选择本地部署DeepSeek？ DeepSeek作为一款轻量级AI模型，在本地部署具有显著优势： 隐私安全：数据无需上传云端，适合处理敏感信息 响应速度：本地运行消除……
一、技术背景：为何选择Continue插件连接DeepSeek？ 在AI驱动的开发浪潮中，DeepSeek凭借其高效的推理能力和多模态支持，成为开发者构建智能应用的核心引擎。然而，直接调用DeepSeek API存在两大痛点：开发环境配……
