摘要 作为一名对AI技术充满好奇的小白开发者，我近期尝试了DeepSeek的本地私有化部署。从最初的环境搭建到最终的模型运行，每一步都充满了挑战与惊喜。本文将详细记录我的部署过程，包括遇到的坑点、解决方案以及……
一、集成前的技术准备与环境配置 1.1 开发环境搭建 集成DeepSeek前需确保SpringBoot项目环境满足以下条件： JDK版本≥1.8（推荐11或17） SpringBoot版本≥2.7.x（推荐3.x LTS版本） Maven/Gradle构建工具（示例以Ma……
DeepSeek 模型本地化部署全流程指南：从环境配置到生产优化 一、部署前环境评估与规划 1.1 硬件资源需求分析 DeepSeek系列模型对硬件的要求呈现显著差异化特征。以DeepSeek-R1-7B为例，其推理阶段最低需要16GB显存……
一、引言：DeepSeek与Ollama的技术价值 在AI模型本地化部署的浪潮中，DeepSeek凭借其轻量化设计和高效推理能力成为开发者关注的焦点。而Ollama作为模型运行框架，通过容器化技术简化了环境配置，尤其适合Linux系统……
DeepSeek又被黑崩溃！别慌，用这招10分钟完成DeepSeek本地部署，打工人速存！（附保姆级教程） 一、危机再现：DeepSeek服务中断的连锁反应 2024年3月15日，DeepSeek再次遭遇DDoS攻击，导致核心API服务中断长达4小……
✨快速搭建✨DeepSeek本地RAG应用指南 引言：为何选择本地RAG？ 随着大语言模型（LLM）的普及，企业对于数据隐私、响应速度及定制化能力的需求日益增长。本地RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过结合向量数……
一、DeepSeek-R1本地部署核心价值与适用场景 DeepSeek-R1作为开源大模型，其本地部署可解决三大核心痛点：数据隐私保护（敏感信息不出域）、响应速度优化（消除网络延迟）、定制化需求满足（行业术语适配）。典型……
一、环境准备与硬件要求 1.1 硬件配置基准 DeepSeek-V3作为千亿参数级大模型，对计算资源有较高要求。建议配置如下： GPU：NVIDIA A100 80GB ×4（推荐）或H100集群，显存不足时可启用张量并行 CPU：AMD EPYC 7V13……
一、技术背景与需求分析 在人工智能技术快速发展的当下，本地化部署AI模型成为开发者关注的焦点。DeepSeek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赖，还能提升数据处理效率与隐私安全……
一、技术选型与前置条件 1.1 核心组件解析 DeepSeek作为新一代大语言模型，其API接口支持自然语言处理、代码生成等核心功能。SpringBoot框架通过RestTemplate或WebClient可实现与DeepSeek服务的高效通信，建议采用……
