一、技术栈选型与架构设计 1.1 核心组件协同机制 vLLM作为高性能推理引擎，与DeepSeek大语言模型的结合需解决三大技术挑战：异构计算资源调度、低延迟内存管理、混合精度计算优化。鲲鹏处理器（ARMv8架构）提供64……
一、Deepseek技术背景与本地化价值 Deepseek作为近期爆火的开源AI框架，凭借其轻量化架构与高效推理能力，在自然语言处理、图像生成等领域展现出显著优势。相较于云端服务，本地部署可实现数据隐私保护、降低延迟……
一、本地部署DeepSeek的核心价值与适用场景 DeepSeek作为一款高性能的AI推理框架，本地部署可实现三大核心优势：数据隐私保护（敏感数据无需上传云端）、低延迟响应（毫秒级推理速度）、成本可控性（规避云服务按……
一、DeepSeek本地部署的核心价值与适用场景 DeepSeek作为一款开源的对话生成模型，其本地部署能力对开发者与企业具有战略意义。相较于云端调用，本地部署可实现数据零外传、响应延迟低于50ms、支持日均百万级请求……
vllm 部署 DeepSeek：高效实现大模型推理服务 一、技术背景与部署价值 在人工智能领域，大语言模型（LLM）的推理效率直接影响应用落地效果。DeepSeek作为一款具备先进架构的生成式AI模型，其部署面临两大核心挑战……
一、DeepSeek R2的”缺席”与R1+的”补位”逻辑 在AI模型迭代周期中，R2的预期发布曾引发行业对”版本跳跃”的猜测。实际技术路线显示，DeepSeek团队选择了一条更务实的进化路径：通过R1+实现架构的渐进式优化，而非激进……
引言：AI编程的新范式 随着人工智能技术的快速发展，AI辅助编程已成为提升开发效率的重要手段。DeepSeek作为一款强大的AI编程助手，能够为开发者提供智能代码补全、错误检测和优化建议等功能。本文将详细介绍如何……
一、部署前准备：环境配置与资源获取 1.1 硬件环境要求 DeepSeek模型对硬件资源的需求因版本而异。以7B参数版本为例，建议配置： CPU：8核以上（推荐Intel i7或AMD Ryzen 7） 内存：32GB DDR4（7B模型约需16GB显……
DeepSeek LLM 技术全景解析：架构、训练与行业应用 一、DeepSeek LLM 技术定位与演进路径 作为DeepSeek系列模型的第三代核心产品，DeepSeek LLM（Large Language Model）实现了从通用语言模型到行业垂直模型的战略……
引言：当测试变成”屠杀”的契机 作为负责大型AI平台架构优化的工程师，我首次接触DeepSeek模型时，其宣称的”每秒千级并发处理能力”引发了团队质疑。为验证这一指标的真实性，我们设计了一套远超常规的压力测试方案—……
