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纯本地化搭建搭建专属Ai产品
本地大模型+本地知识库 你也可以是分钟搞定!
部署本地模型需要什么配置
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发布时间:2026-01-30 08:03
迪哥Ai大讲堂
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#阿里云 #通义千问 #Qwen3 #AI #人工智能
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deepseek70b大模型本地部署性能实测! 硬件配置 AMD霄龙7K62 48核心CPU,128G内存,两个4090显卡,WIN10系统,塔塔4GPU服务器。
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是子鱼AI
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Deepseek 32b的模型已经很聪明了,很好用,对配置要求不高,自己家里主机完全可以实现
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本地部署DeepSeek-R1+搭建私人AI知识库,零成本! 视频简介:
本期视频教你如何在电脑上免费部署国产大模型DeepSeek-R1,打造专属本地AI知识库!全程实操演示:从安装Ollama工具、选择适配显卡的模型参数,到使用Cherry Studio构建私有知识库,支持上传文档、网页和笔记。对比接入知识库前后模型性能,并拓展接入在线千问模型,解决本地模型参数限制问题,真正实现AI私有化!
#deepseekr1本地部署 #deepseek教程 #本地知识库搭建 #Ollama安装 #CherryStudio
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AI 博士嗨嗨
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一条视频说清楚,deepseek 70B FP16本地部署 一位重庆的律师大哥找到社长,让我帮他完成deepseek70B-FP16模型的本地部署,社长才意识到,律师行业要大翻天了,貌似现在deepseek本地部署即将要成为律师的标配了,把卷宗的初步整理交给deepseek,效率高到飞起啊。
这两天有个重庆的律师大哥找到社长,让我协助他完成deepseek 70B模型的本地部署,这其中涉及硬件配置、系统配置和软件安装等一系列工作,并且大哥按照律师的良好习惯给社长付了咨询费。你还别说,我发现律师这个行业对 DeepSeek 的需求,那还真是“刚需中的刚需”啊!
律师大哥先是跟我倒了一番苦水,说在没有 DeepSeek 之前,他们整理卷宗全靠人工,那过程,谁干谁知道啊!就拿他接的建工类案件来说,光合同就几百页,人工完整读完一份合同,耗时相当漫长,而且还特别容易漏项,一不小心就 “功亏一篑”了。但有了 DeepSeek 之后,案件卷宗的初步整理工作,交给人工智能就能 “游刃有余” 地搞定了,整理效率直接坐火箭原地起飞,简直不要太香!
那为啥律师大哥非要做本地部署呢?这就得提到律师行业的特殊性了。他们处理的很多内容都得严格保密,泄密那可是犯大忌的,所以根本没法用云服务来实现人工智能对卷宗的阅读和归纳总结。在这种情况下,对本地部署人工智能模型的需求,那就真刻不容缓了!
社长和律师大哥先确认了一下,这模型是整个律所一起用,还是他个人用。他说主要是自己用,偶尔他老婆可能也会用用。而且大哥一上来就跟我说要部署70b的模型,还指定要 70b fp16 的版本,那语气,那眼神,就差没说“非它不可”了。看得出来,大哥在这事儿上也是研究了很久,做足了功课才来找我的。
说到这儿呢,社长给大伙科普一下70B fp16是什么意思。首先是70B,这个应该很多朋友都清楚了,它指的是参数量,B是英文billion的首字母,就是十亿的意思,70B就是70个10亿,也就是700亿参数的意思,像32B模型,就代表了这个模型有320亿个参数。参数量越大意味着模型的推理能力越强,这就是为什么大家都在追求更高参数量的原因。fp16呢,则代表模型的精度,精度越高,在一些垂直领域就越能“大显身手”,像律师、金融、医药这些行业,就需要这种更专更精的模型,发挥更强的专业领域推理能力。
#diy电脑 #人工智能 #电脑 #deepseek本地部署 #骑着单车去酒吧
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单车酒吧搞机社
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5分钟学会如何本地部署最强开源模型Llama 3.1 5分钟学会如何本地部署Llama3.1,不需要GPU,不需要高配置电脑,有手就行,包教包会。
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JavaPub
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不要用Ollama做Deepseek部署 进粉丝群领资料(LMstudio/anythingllm/deepseek各显存对应模型/其他实操模型/18本deepseek资料书).也可私up或联系主页小助理获取#deepseek #本地部署 #AI #LMstudio #ollama
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