一、部署背景与硬件选型 1.1 企业级AI推理需求分析 当前企业AI应用面临三大挑战：模型规模指数级增长（如DeepSeek-V3达670B参数）、实时推理延迟要求（<200ms）、成本控制压力（GPU资源利用率需>70%）。传统……
一、技术融合：DeepSeek如何重塑WPS核心功能？ 1. 智能文档处理的范式升级 DeepSeek的自然语言处理（NLP）能力与WPS文档深度整合后，实现了三大突破： 语义理解增强：通过BERT架构优化，文档纠错准确率提升至98.7……
DeepSeek深度指南：从零开始的安装与配置全流程 一、DeepSeek简介与核心价值 DeepSeek是一款基于深度学习技术的开源框架，专注于解决自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）及多模态任务中的复杂问题。其核心优势……
一、DeepSeek技术架构与核心优势 DeepSeek作为新一代AI推理框架，采用模块化设计理念，其技术架构可分为三层： 模型层：支持Transformer、MoE等主流架构，通过动态稀疏激活技术实现参数量与计算量的解耦。例如7B……
一、为何选择本地部署满血版DeepSeek？ DeepSeek作为开源大模型，其”满血版”（完整参数版本）在本地部署后具备显著优势： 零成本使用：无需支付云服务API调用费用，长期使用可节省数千至万元成本 数据隐私保……
引言：为什么需要自建大模型？ 在AI技术飞速发展的今天，DeepSeek等预训练大模型凭借强大的语言理解和生成能力，已成为众多企业和开发者的首选。然而，通用模型往往无法完全满足特定场景的需求——无论是垂直领域的……
一、DeepSeek RAG模型的技术架构解析 DeepSeek RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型是结合检索增强与生成能力的混合架构，其核心设计在于通过动态检索外部知识库，为生成模型提供实时、准确的信息支撑。与……
一、部署前准备：硬件与软件环境配置 1.1 硬件选型指南 根据模型规模选择适配硬件： 基础版（7B参数）：NVIDIA RTX 4090（24GB显存）或AMD RX 7900XTX（24GB显存） 专业版（13B参数）：双路NVIDIA RTX A6000（48G……
DeepSeek全场景部署指南：从本地到云端的安装与使用 一、本地服务器部署方案 1.1 基础环境准备 本地部署DeepSeek需满足以下硬件要求： 服务器配置：16核CPU、64GB内存、NVIDIA A100/V100 GPU（推荐） 操作系统：U……
IDEA接入DeepSeek：开发者效率革命的里程碑 在AI技术深度渗透软件开发的今天，JetBrains旗下旗舰IDE产品IntelliJ IDEA与DeepSeek的深度整合，标志着开发者工具链进入”智能增强”新纪元。这场技术融合不仅重构了代码……
