登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
当前，DeepSeek 的在线使用需求迅猛增长，导致出现服务器资源紧张，响应延迟增加，甚至无法响应的情况，我推荐选择大模型服务平台百炼，其提供了 DeepSeek 满血版调用的平替方案。若您希望进一步降低延迟，或需要基于私有数据微调模型、调整模型参数适配垂直领域，可选择独立部署 DeepSeek 模型。相比于本地部署所面临的高昂硬件和运维成本，还缺乏弹性扩缩容能力，难以应对业务量的波动等问题。
飞腾CPU平台上使用GPU部署DeepSeeK实战指南
写这篇文章的初衷：作为一个AI小白，把我自己学习大模型的学习路径还原出来，包括理解的逻辑、看到的比较好的学习材料，通过一篇文章给串起来，对大模型建立起一个相对体系化的认知，才能够在扑面而来的大模型时代，看出点门道。由于篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要文章提到资源的，扫码获取~为什么要写这篇文章？首先我关注到了两个变化。从chatGPT发布之后，网上突然出现很多和AI、大模型有关的一些话题，就拿我关
DeepSeek：从入门到精通》是由清华大学新闻与传播学院研究中心的余梦珑博士后团队精心撰写的一份专业AI教程。该教程以通俗易懂的方式，全面介绍了DeepSeek的使用方法，为用户提供了极具价值的指导。教程内容丰富，篇幅长达104页，涵盖了众多实用技巧。从避免AI幻觉的小窍门，到设计出色提示语的诀窍，全是干货知识。让用户学完能够直接上手操作，快速掌握DeepSeek的精髓。完整版AI教程已经帮大家
DeepSeek 的多模态能力在图文跨模态对齐、视频理解与生成以及多模态检索系统搭建等方面展现出了卓越的技术实力和广泛的应用价值。通过时空同步对比学习框架和对抗性负样本生成器等创新技术，实现了图文之间的高效对齐；基于 Transformer 架构和生成对抗网络的视频理解与生成统一框架，为视频内容的处理提供了强大的工具；而多模态检索系统的搭建案例则展示了如何将 DeepSeek 技术应用于实际场景，
Hugging Face的成功印证了开源协作的力量。无论是通过Model Hub分享模型，还是在Spaces展示创意，每个开发者都能参与这场AI民主化运动。正如其CTO所言："我们的使命是让最好的机器学习技术对所有人开放。行动建议从Hugging Face官方课程开始学习参与社区举办的模型微调大赛将个人项目部署到Spaces展示通过Hugging Face提供的工具生态，每个开发者都拥有了塑造AI
黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育、辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，学习后应对毕业设计答辩，提供核心代码讲解，答辩指导。项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT等，提供毕业设计论文辅导。项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！
在 Rust 生态中，[crates.io](https://crates.io/) 已成为共享开源代码的重要平台。无论你是刚入门的新手，还是希望优化已有项目的资深开发者，本文将详细介绍如何编写高质量文档、构建简洁的公共 API，以及如何将你的 Crate 发布到 crates.io 上与社区共享。
（全套教程文末领取哈）
精心整理了30个AI变现案例，每一个都可以作为一个完整的副业去实践，AI时代已经来了，所有不甘于现状的朋友，都应该去下场，先把手弄脏，不要怕，实践起来！
