DeepSeek 微调全攻略：从理论到实践的模型优化指南 一、DeepSeek 微调的技术背景与核心价值 在自然语言处理（NLP）领域，预训练大模型（如GPT、BERT）的泛化能力已得到广泛验证，但其原始版本往往难以直接适配特定……
一、DeepSeek框架概述与部署价值 DeepSeek作为新一代开源AI推理框架，凭借其轻量化架构与高效计算能力，在自然语言处理、计算机视觉等领域展现出显著优势。其核心设计理念在于通过模块化组件与动态资源调度机制，……
一、vllm与DeepSeek技术协同分析 1.1 vllm框架核心优势 vllm作为专为LLM设计的推理框架，其核心优势体现在三个方面： 内存管理优化：采用PagedAttention机制，将注意力计算分解为独立页面，使KV缓存内存占用降低4……
一、DeepSeek-MLA框架的技术架构解析 1.1 多层级注意力机制（MLA）的核心设计 DeepSeek-MLA的核心创新在于其多层级注意力机制（Multi-Level Attention, MLA），该机制通过动态分配计算资源，实现了对输入数据的分……
一、环境准备与系统要求 1.1 硬件配置基准 本地部署DeepSeek-R1模型需满足最低硬件要求：NVIDIA显卡（CUDA 11.x兼容）、16GB以上显存、64GB系统内存及500GB可用存储空间。推荐使用RTX 3090/4090系列显卡以获得最佳……
一、部署前环境准备与规划 1.1 硬件资源评估与选型 DeepSeek模型部署对硬件资源有明确要求。以DeepSeek-R1-7B参数模型为例，在FP16精度下，单卡显存需求约为14GB（NVIDIA A100 40GB为理想选择）。若采用CPU推理，……
引言：当AI竞赛陷入同质化泥潭 当前大模型领域呈现明显的”参数军备竞赛”特征，主流框架（如PyTorch/TensorFlow）的同质化导致技术突破空间收窄。DeepSeek的独特之处在于其拒绝”堆参数”的路径依赖，转而通过架构创……
近日，百度宣布开源其“文心大模型4.5系列模型”，引发了业界广泛关注。作为百度在人工智能领域的又一重要成果，文心大模型4.5系列不仅在技术上实现了突破，更在业务场景的适用性上展现出了强大的竞争力。本文将从业……
引言 在金融科技与电商交易高速发展的背景下，交易系统的稳定性与数据一致性成为企业核心竞争力的关键指标。百度交易中台作为支撑海量交易的核心基础设施，其系统对账模块的设计与实现直接关系到资金安全、业务合……
一、智能客服系统搭建前的需求分析与规划 1.1 业务场景深度剖析 搭建智能客服前需明确系统核心应用场景：售前咨询（产品参数、价格对比）、售后服务（退换货流程、故障排查）、技术支持（API调用、系统集成）或内……
