选择合适的模型是人机互动的关键。以下是模型选择的建议: · 通用模型:适用于生成多样化文本的任务,如创意写作、多轮对话、开放性问答等。 · 推理模型:适用于逻辑推理和复杂问题解决的任务,如数学证明、逻辑分析、代码生成等。 优化关键词示例 通用模型: ...
可以选择DeepSeek在NLP领域针对性训练的模型版本 ，比如专门经过大规模文本数据训练、优化了语言理解和生成...
模型可以在ollama官网的models里去寻找：点进去任意一个模型，都可以看到提示的命令，复制到命令行中就可...
那就选文本生成能力强的DeepSeek模型。比如DeepSeek Coder这类在代码生成和理解上有优势的，如果你的需求...
选择大模型应根据自己的使用目的、语言环境、操作习惯以及预算来考虑。日常中文问答、聊天推荐使用豆包，中文流畅，响应亲切，语音交互，适合娱乐与信息查询。专业内容创作、翻译推荐ChatGPT，多语言能力强，逻辑性高，适合写作和研究性工作。编程学习与开发Deepseek Chat对代码理解深刻，支持多种编程语言，适合开发者 多...
原生支持 ROCm，无需依赖 CUDA；实现 FlashAttention-2 与高效调度，优化推理性能；在 DeepSeek-R1 模型上实现最高 4 倍性能提升；支持长文本、多轮对话的流式推理需求。对于希望在 AMD 平台上部署私有 LLM 服务的企业来说，SGLang 是值得关注的新兴生态工具。实际上，2024年的时候，AMD在官方博客中就公布过，...
二、版本怎么选？一张表看懂配置与成本 1. 小型模型：轻量级入门，普通人友好 型号：DeepSeek-R1-1.5B硬件需求：CPU：4 核内存：8GB+硬盘：256GB+（模型文件仅 1.5-2GB）显卡：非必需（纯 CPU 也能跑）适用场景：本地测试、基础问答、轻量文本处理预算：2000～5000 元一句话总结：想尝鲜 AI 的“小白”...
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型特点:低资源消耗和快速响应,部署成本低,适合边端设备部署使用。 适用场景:对精度要求低,要求快速出结果的场景,比如:轻量级任务(短文本生成、基础问答)。 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 模型特点:性能与资源消耗的平衡。
如果把DeepSeek-R1部署在本地电脑,1.5B、7B、8B、14B、32B、70B等不同参数规模的模型该怎么选?关键看电脑的配置,以下供参考: • 1.5B:CPU最低4核,内存8GB+,硬盘icon3GB+存储空间,显卡icon非必需,若GPU加速可选4GB+显存,适合低资源设备部署等场景。