一、集成前的技术准备与架构设计 1.1 环境兼容性验证 DeepSeek官方API支持HTTP/RESTful与gRPC两种协议，开发者需根据SpringBoot版本选择适配方案。建议使用SpringBoot 2.7.x或3.x版本，配合JDK 11+环境。对于本地……
玩转DeepSeek：打造你的私有化AI智能中枢 一、为何选择本地部署DeepSeek？ 在云服务主导的AI时代，本地化部署正成为技术精英的新选择。以某金融企业为例，其将核心风控模型迁移至本地后，推理延迟从300ms降至45ms……
一、技术背景与核心价值 随着AI大模型技术的快速发展，企业级应用对模型服务的可控性、响应速度和隐私保护提出更高要求。deepseek-r1作为一款高性能大模型，其本地化部署需求日益凸显。Spring AI框架凭借其与Sprin……
一、DeepSeek接入VSCode的技术背景与价值 DeepSeek作为新一代AI编程助手，其核心优势在于： 上下文感知能力：可分析当前代码文件、光标位置及项目结构 多模态交互：支持自然语言指令、代码片段解析和可视化调试 ……
引言：AI开发工具的双星闪耀 在人工智能开发领域，工具链的效率直接决定了项目的成败。Ollama与DeepSeek作为近年来崛起的两大技术组件，分别在模型部署与深度学习优化领域展现出独特价值。Ollama以其轻量级模型容……
一、部署前的关键准备 1.1 硬件资源评估 DeepSeek模型部署需根据版本差异匹配硬件： 基础版（7B参数）：单卡NVIDIA A100 80GB显存可支持完整推理，若使用量化技术（如FP8/INT8），A6000 48GB显存亦可运行 企业版……
一、技术迭代逻辑：为何R2未至，R1+先行？ 在AI模型开发领域，”小步快跑”的迭代策略已成为主流。DeepSeek团队选择跳过R2直接发布R1+，背后体现了三大技术考量： 架构优化优先级调整通过分析R1的部署数据，团队发……
DSPy从入门到劝退：一场技术探索的深度剖析 在人工智能与自然语言处理（NLP）领域，框架的选择往往决定了项目的成败。DSPy，作为一个旨在简化NLP任务开发的Python库，以其独特的编程范式和强大的功能吸引了众多开……
一、技术选型背景与架构设计 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，企业需要构建完全可控的私有化知识库系统。传统云服务方案存在数据泄露风险，且长期使用成本较高。本地化RAG方案通过将大模……
一、技术架构创新：突破传统模型性能瓶颈 DeepSeek的核心竞争力源于其混合专家模型（MoE）架构的深度优化。传统Transformer模型在处理长文本时存在计算冗余问题，而DeepSeek通过动态路由机制将输入分配至不同专家……
