一、DeepSeek微调场景与硬件需求概述 DeepSeek作为基于Transformer架构的深度学习模型，其微调过程涉及大规模矩阵运算、梯度计算及参数更新等计算密集型任务。在Linux环境下部署时，硬件配置需满足以下核心需求： ……
一、环境准备与系统兼容性检查 在Ubuntu系统上部署DeepSeek框架前，需确保系统环境满足最低硬件与软件要求。推荐使用Ubuntu 20.04 LTS或22.04 LTS版本，因其对深度学习生态的兼容性最佳。硬件方面，建议配置NVIDIA……
一、技术背景与选型依据 当前AI推理场景面临两大核心挑战：云端API调用的延迟波动与隐私数据泄露风险，以及本地部署时硬件资源限制导致的性能衰减。DeepSeek作为开源大模型，其推理能力已达到行业顶尖水平，但直接……
一、DeepSeek技术背景与部署价值 DeepSeek作为开源大语言模型框架，凭借其高效的架构设计和灵活的部署能力，在自然语言处理领域展现出显著优势。其核心特性包括模块化设计、多平台支持及低资源占用，特别适合在Ubu……
一、Deepseek技术架构与物联网的天然契合性 Deepseek作为新一代分布式计算框架，其核心设计理念与物联网”端-边-云”协同架构高度匹配。通过动态资源调度算法，Deepseek可在毫秒级时间内完成边缘节点与云端资源的弹……
一、环境准备：系统与工具链配置 1.1 基础环境检查 Ubuntu系统需满足以下最低要求： 版本：20.04 LTS/22.04 LTS（推荐） 内存：≥16GB（模型越大需求越高） 磁盘空间：≥50GB（包含模型文件） 显卡：NVIDIA GPU（CU……
本地部署DeepSeek-R1大模型详细教程 一、部署前准备：硬件与软件环境配置 1.1 硬件要求评估 DeepSeek-R1模型存在多个版本（如7B/13B/33B参数规模），需根据版本选择硬件： 消费级方案：7B模型推荐NVIDIA RTX 4090……
DeepSeek V2.3发布：性能跃升与生态扩展的双重突破 DeepSeek团队近日正式发布V2.3版本，作为年度核心升级，此次更新围绕模型性能优化、多模态能力扩展及开发者生态完善三大方向展开，通过技术创新与工程优化，为AI……
一、技术背景与部署价值 在AI大模型规模化落地的趋势下，企业需要兼顾性能、成本与国产化适配。vLLM作为高性能推理框架，结合DeepSeek的轻量化模型特性，在华为鲲鹏（ARM架构）与昇腾（NPU加速）平台上可实现低延……
一、DeepSeek模型硬件需求的核心维度 DeepSeek作为基于Transformer架构的深度学习模型，其硬件需求主要围绕计算性能、存储效率、网络吞吐量三大核心维度展开。计算性能直接影响模型训练与推理的效率，存储效率决定……
