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这家伙很懒,什么都没有写...
DeepSeek投喂数据,本地大模型联网搜索,让它更聪明-语义熔炉网

DeepSeek投喂数据,本地大模型联网搜索,让它更聪明

1. 目的 投喂数据使得我们的模型在专业领域中更加聪明。 更新模型中的原有数据库,时期获得最新领域动态。 一定程度的续写能力,让它更具有创造性。 2. 准备 page assist chrome 插件 或 firefo...
7个月前
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接入Deepseek满血版R1大厂-语义熔炉网
Lm studio本地部署DeepSeek 及 部署后的性能调节-语义熔炉网

Lm studio本地部署DeepSeek 及 部署后的性能调节

0. 前言 上一节内容讲到Ollama部署deepseek的方法,会有下面几方面问题: Ollama官网访问安装包下载失败 下载deepseek模型文件过慢或失败 在不进行环境配置的情况下,默认安装至C盘,导致空间不...
7个月前
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VSCode与DeepSeek结合实现-语义熔炉网

VSCode与DeepSeek结合实现

前言使用 DeepSeek 给出代码建议或直接生成代码是十分简单。结合我们现有的工具就可以轻松部署。1. 下载安装 VSCode从微软官网下载并安装 VSCode ,官网地址:https://code.visualstudio.co...
7个月前
024416
局域网内其他设备访问本地部署的deepseek,实现手机畅快问答-语义熔炉网

局域网内其他设备访问本地部署的deepseek,实现手机畅快问答

目的 使用ollama + pageassist + deepseek大模型,实现局域网内访问本地部署的大模型,手机也能畅快问答。 使用LmStudio + deepseek + vscode(continue) ,实现低配置电脑也可快速生成代码。 1....
LM Studioh和ollama在本地部署deepseek上有哪些技术优势-语义熔炉网

LM Studioh和ollama在本地部署deepseek上有哪些技术优势

LM Studio 和 Ollama 都是用于本地运行大型语言模型(LLM)的工具,但它们在设计目标、使用方式和适用场景上有显著区别。以下是两者的详细对比: 1. 核心定位 特性 LM Studio Ollama 目标用户 ...
7个月前
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windows配置Ollama环境-语义熔炉网
LM studio部署本地Deepseek精度模型包-语义熔炉网

LM studio部署本地Deepseek精度模型包

DeepSeek模型选择和下载根据博主的提供的参数,先清楚自己能够使用多大的模型,再进行下载。根据自己电脑的显卡配置和需求选择合适的模型下载,可以先下载1个尝试,模型是可以下载多个并灵活切...
Dify在windows系统的docker中向本地部署的deepseek嵌入知识库提问-语义熔炉网

Dify在windows系统的docker中向本地部署的deepseek嵌入知识库提问

目的windows 安装docker本地部署 deepseek(ollama)本地部署 dify 并嵌入 知识库说明:本文档中的所有下载的相关资源都可以在右上角的群内容获取。1.设置windows环境开启Hyper-V打开 控制面板 ...
6个月前
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将 DeepSeek 接入 WPS,办公效率飞起-语义熔炉网

将 DeepSeek 接入 WPS,办公效率飞起

一、效果预览 接入 DeepSeek 后,WPS 将新增一个“DeepSeek”选项卡。选中文本后,点击“调用 DeepSeek”按钮,即可实现 AI 对话、写作、排版、绘画、校对、翻译、数据分析、公式执行等多种功能...