一、技术选型与架构设计 1.1 技术栈价值分析 Spring AI作为Spring生态的AI扩展框架，提供模型抽象层、推理管道编排和RESTful服务封装能力，可显著降低大模型集成成本。Ollama作为开源本地推理引擎，支持LLaMA、Mis……
DeepSeek Math：数学推理领域的AI突破与工程实践 一、数学推理的AI革命：从符号计算到深度学习 数学推理作为人工智能的核心挑战之一，长期面临符号逻辑与统计学习的范式之争。传统方法如Mathematica依赖符号计算引……
一、DeepSeek技术定位与核心优势 DeepSeek作为一款专为开发者设计的AI工具，其核心价值在于提供高效、精准、可定制的代码生成与问题解决能力。相较于通用型AI模型，DeepSeek通过领域适配优化和上下文感知增强技术……
一、DeepSeek技术框架：从搜索到智能的跨越 DeepSeek并非传统意义上的搜索引擎，而是一个基于深度学习与分布式计算的智能数据挖掘平台。其核心设计目标是通过多模态数据融合、实时语义理解与自适应学习机制，解决……
一、环境准备：构建本地化运行基础 1.1 硬件配置要求 DeepSeek-R1作为千亿参数级大模型，对硬件资源有明确要求。建议配置至少包含： GPU：NVIDIA A100/H100（80GB显存）或同等性能显卡，支持FP16/BF16混合精度计……
一、接入DeepSeek的技术背景与核心价值 DeepSeek作为新一代大语言模型，其核心优势在于多模态理解能力与领域知识深度。在VSCode中接入DeepSeek可实现三大场景突破： 智能代码补全：基于上下文感知的代码片段生成……
引言：本地部署DeepSeek-R1的必要性 在AI大模型快速发展的当下，企业级应用对模型部署的灵活性、安全性与响应速度提出了更高要求。DeepSeek-R1作为一款高性能的深度学习模型，其本地化部署不仅能降低对云服务的依……
一、技术架构突破：轻量化模型与高效推理的平衡 DeepSeek的核心竞争力源于其创新的混合专家模型（MoE）架构。与传统的稠密模型相比，MoE通过动态路由机制将任务分配给特定专家子网络，在保持模型规模可控的同时（……
一、技术背景与需求分析 在传统AI部署场景中，深度学习模型（如DeepSeek）通常依赖GPU加速，需配备高性能显卡并安装复杂驱动。这种方案存在三大痛点：硬件成本高、部署环境复杂、数据隐私风险。随着WebAssembly（W……
一、技术架构解析：vLLM与DeepSeek的协同优势 vLLM作为高性能推理框架，通过动态批处理、内存优化等特性显著提升LLM推理效率。DeepSeek作为轻量化大模型，在保持高精度的同时降低计算资源需求。二者结合可实现低延……
