deepwide模型_deepfake模型下载
deepseek图像大模型怎么用
1、通过英伟达NIM微服务访问。网址为https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek -r1 ，打开该网址后，在页面下方输入框输入prompt，就能体验满血版DeepSeek功能，无需繁琐配置。
2、下载纳米AI搜索APP。其中包含满血版DeepSeek功能，在应用界面右下角找到AI机器人选项，可开启探索之旅。
3、若想本地部署，可先下载并安装Ollama。它是开源本地大语言模型运行框架，能简化本地运行大型语言模型过程。安装后，在Ollama官网选Models，找到deepseek-r1推理大模型，按需求选模型参数进行安装。
4、本地部署硬件有要求。CPU最低i5 8代，推荐i7 10代+；内存最低8GB，推荐16GB+；硬盘需10GB空间，SSD更佳；有N卡更好。
5、软件环境方面，新手推荐用Anaconda管理环境。通过conda create -n deepseek python=3.10创建环境，conda activate deepseek激活，再pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 及pip install -U deepseek-llm安装相关依赖。
6、本地部署模型下载可用国内镜像加速。利用from huggingface_hub import snapshot_download ，设置好repo_id、local_dir、resume_download及mirror参数实现加速。
7、新建config.yaml配置文件。设置好model_path指定模型路径，device根据有无显卡选cuda或cpu ，显存不足启用quantize 4bit ，按实际内存调整max_memory。
8、启动交互式终端。from deepseek import DeepSeek，创建chatbot = DeepSeek(config_path="config.yaml") ，通过循环获取用户输入并得到回复。
9、若遇到CUDA out of memory报错，可降低量化位数，修改config.yaml中quantize为8bit，或添加torch.cuda.empty_cache()清理显存。
10、运行速度慢，可在config.yaml添加threads: 8（按CPU核心数设置）开启CPU多线程，或添加swap_space:4 （单位GB）启用内存交换。
11、本地部署后可玩高级玩法。如通过微调实现日程管理，chatbot.fine_tune(training_data="schedule.json") ；连接本地文档打造行业知识库，chatbot.connect_vector_db(path="./docs") ；利用FastAPI打造API服务。
12、借助迅游加速器。它不仅免费加速，还有免费一键部署工具，输入口令1001能领3天免费时长，网络优化后选模型版本开始部署。
13、也可通过云服务商使用。如阿里云、华为云、腾讯云等，以阿里云百炼平台为例，登录开通服务，获取API Key调用Deepseek图像大模型。
14、还能使用ChatBox。它支持多平台，下载安装后，按要求配置名称、API域名、API路径、API密钥及模型等信息，输入提示词使用。
15、若在腾讯云HAI服务器部署，有包月和按时计费。购买后自动部署启动，可通过ChatBotUI、CloudStudio、JupyterLab连接算力。
16、使用ChatBotUI是可视化聊天界面，适合构建对话系统；CloudStudio方便开发调试；JupyterLab利于数据分析等任务。
17、若通过ollama终端，基于Ollama运行DeepSeek-R1大模型，能直接用Ollama命令操作API接口，但仅支持本地运行启动。
18、用ollama serve命令可启动ollama-API服务，开放相应端口，按API文档指引设置端口，通过CloudStudio本地调用。
19、开发者可建立自己的提示模板库。通过持续实验优化交互策略，面对复杂任务时，用需求描述式引导。
20、随着模型迭代升级，建议定期更新最佳实践指南，以更好掌握deepseek图像大模型使用技巧。
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