面向审计行业 DeepSeek 大模型操作指南 版本 1.0 | 适用对象：审计从业人员 南京审计大学 计算机学院大模型团队提供 2025 年 2 月 8 日 目录 1 DeepSeek 基本概况.............................................................................................. ..................3 2. DeepSeek 主要版本...............................................................................................................4 3. DeepSeek 审计能力................................. ...................................................................................... 13 4.3.2 合适版本安装.................................................................................................

技术升级路径......................................................................................240 14.2.1 新版本模型接入........................................................................241 14.2.2 架构扩展性设计.... 自动识别文档中的关键字段（如金额、账号、日期） o 理解多页文档的全局逻辑关系 o 保留原始排版格式的语义标注 3. 场景化适配能力 针对金融业务特别优化的功能包括： o 支票/汇票的防伪特征检测 o 合同文档的版本差异比对 o 财报数据的趋势可视化生成 在银行智能客服场景实测数据显示，引入多模态支持后： - 复 杂工单处理效率提升 40%（相比纯文本模型） - 客户上传材料的自 动识别率从 服务，例如客户意图识别服务部署在 4 台 A100 服务器，每实 例加载 8bit 量化后约 25GB 的模型权重。 2. 热切换机制：支持不中断服务的模型更新，通过健康检查确 认新版本（如 v3.2.1） 的P99 延迟<800ms 后自动切换流量。 3. 资源隔离 ：采用 Kubernetes 的 Device Plugin 机制，确保风 控业务独占 2 张

准度和用户体验。同时，知识库应支持多维度检索，包括关键词、 标签、分类、时间范围等，满足不同场景下的查询需求。 此外，知识库需具备动态更新与版本管理功能，确保知识内容 能够及时反映最新的政策变化和业务需求。通过自动化采集与人工 审核相结合的方式，持续更新知识库内容，并提供版本对比和历史 记录功能，帮助用户了解知识的演变过程。 为了提升知识的应用价值，知识库还应支持知识推送与智能推 荐功能。基于用户 部门沟通，明确知识库的核心功能、数据来源、使用场景等需 求。调研结束后，召开需求确认会议，确保所有需求得到明确 和书面确认。 2. 模型选型与部署 在需求确认后的第三周，完成 DeepSeek 模型的选型工作， 包括模型版本、性能指标、兼容性等评估。随后进入部署阶段， 预计在两周内完成模型的本地化部署和初步测试。 3. 数据接入与预处理 模型部署完成后，开始数据接入工作。此阶段预计用时四周， 包括数据清洗、格式转换、去重、标注等预处理步骤，确保数 接口提供详 细的文档说明，包括参数定义、调用示例和错误码解释。 2. 性能监控与优化：部署性能监控工具，实时跟踪模型的响应时 间、资源占用率和错误率，并根据监控数据进行优化。 3. 版本管理与更新：建立模型的版本管理机制，支持模型的平滑 升级和回滚操作，确保系统的稳定性。 4. 权限控制与审计：通过 RBAC（基于角色的访问控制）机制， 限制对模型的访问权限，并记录操作日志，满足电子政务系统

5（合并 DeepSeek Coder V2 和 DeepSeek V2 Chat ） 2024.12.13: 发布DeepSeek-VL2 2024.12.26: 正式上线DeepSeek-V3首个版本并同步开源 2025.1.31: DeepSeek-R1模型登陆英伟达 NVIDIA NIM，同时：接入亚马逊、微软... 2025 2024 2025.2.5: DeepSeek-R1、V3、Coder 高度定制化 • 模型微调：可根据企业垂直领域（如法律、医 疗）调整模型参数，提升专业场景的准确性。 • 系统集成：灵活对接内部数据库、ERP等系统， 实现个性化功能。 • 版本控制：自由选择或回滚模型版本，避免云 服务强制更新导致的兼容性问题。 v 5. 长期成本效益 • 减少云服务依赖：避免持续支付API调用费 用，尤其在高频使用场景下成本优势显著。 • 硬件自主规划：可按需选择服务器配置，平 pSeek-R1蒸馏的模型,如下表。 v 教育和科学领域任务需求，包括智能问答系统、学习辅助工具、数据分析助手、论文摘要生成等任务，可以基于deepseek 搭建和部署本地的小模型环境。 模型版本 显存VRAM （GPU） 内存RAM （CPU） 本地存储 运行机器 R1-1.5b 4GB+ 8GB+ 5GB 个人普通机 R1-7b 12GB+ 16GB+ 10GB 个人普通机 R1-8b

13.2 功能扩展与优化..............................................................................123 13.3 版本管理与发布..............................................................................126 14. 案例分析与应用场景 可用于加速基因组序列分 析中的特定算法，而 ASIC 可定制化用于医学影像的实时处理。 在架构设计中，需确保处理器与加速器之间的高速互联，以最 大化数据传输效率。建议采用 PCIe 4.0 或更高版本的接口，并结合 NVLink 等技术，实现 CPU 与 GPU 之间的低延迟、高带宽通信。 此外，为满足医疗场景中的数据安全与隐私保护需求，处理器与加 速器应支持硬件级加密技术，如 Intel 初始化配置，包括设定数据库的最大连接数、调整缓存大小等，以 适应医疗数据的高并发访问需求。 随后，部署深度学习框架。此环节需根据项目需求选择适合的 框架，如 TensorFlow 或 PyTorch。安装时，需特别注意版本兼容 性问题，确保框架与操作系统及其他软件组件相互兼容。同时，配 置 GPU 支持，以加速模型训练和推理过程。 在配置环节，重点在于优化系统性能。例如，调整 JVM 参数以 提高 Java

是否虚拟设备 系统及版本 品牌及型号 用途 重要程度 2.3.2.3 安全设备 表 被测对象描述-8 安全设备 序号 设备名称 是否虚拟设备 系统及版本 品牌及型号 用途 重要程度 2.3.2.4 服务器 表 被测对象描述-9 服务器 序号 设备名称 所 属 业 务 应用系统/ 平台 是 否 虚 拟设备 操作系统及 版本 数 据 库 管 理 系 统 及 版本 中间件 及版本 及版本 重要 程度 2.3.2.5 终端设备 表 被测对象描述-10 终端设备 序号 设备名称 是否虚拟设备 操作系统及版本 用途 重要程度 正文 第 5 页 共 661451 页 报告编号：XXXXXXXXXXX-XXXXX-XX-XXXX-XX 【2025 版】 2.3.2.6 其他系统或设备 表 被测对象描述-11 其他系统或设备 序号 设备名称 是否虚拟设备 系统及版本 设备类别/用途 系统管理软件/平台 表 被测对象描述-12 系统管理软件/平台 序号 系统管理软件/平台名称 主要功能 版本 所在设备名称 重要程度 2.3.2.8 业务应用系统/平台 表 被测对象描述-13 业务应用系统/平台 序号 业务应用系统/ 平台名称 主要功能 业务应用软件 及版本 开发厂商 重要程度 2.3.2.9 数据资源 【填写说明：测评对象选择需要覆盖各级各类的数据，并重点关注重要业务数

异常指标自动预警阈值可科室级配置  历史数据对比可视化呈现 系统通过双活数据中心保障可用性，在南京鼓楼医院的压测 中，单智能体节点可并发处理 142 个门诊会话，日均服务量达 2.3 万次查询。模型更新采用蓝绿部署机制，版本回滚可在 8 分钟内完 成。隐私计算模块满足 GDPR 和《医疗卫生机构网络安全管理办 ” 法》要求，所有敏感数据在联邦学习框架下实现跨院协作时的 数 ” 据可用不可见 。 3.1 系统架构设计 DeepSeek 智能体在医疗场景中的诊 断建议准确率达到 93%以上，同时满足三级医院信息系统对接的实 时性要求。需特别注意，所有训练数据必须通过医院伦理委员会审 核，且模型更新需保留完整的版本追溯记录。 3.3.3 性能测试与调优 性能测试与调优是确保 DeepSeek 智能体在医疗系统中稳定运 行的关键环节。测试需覆盖响应速度、并发处理能力、资源占用率 及异常场景下的鲁棒性，并通过系统化调优策略提升整体性能。以 每周自动抓取 PubMed 最新文献，通过置信度加权算法更新诊疗 指南，关键性能指标包括： - 知识检索准确率≥98%（基于 BM25+ 语义混合检索） - 概念映射延迟<200ms - 版本回滚耗时 <15 秒 安全合规控制 实现零信任架构下的数据访问，所有操作记录上链存证。通过属性 基加密（ABE）实现细粒度权限控制，满足 GDPR 和 HIPAA 双重 要求。审计日志包含

灰度发布控制 设计 AB 测试路由策略，可按以下维度逐步放量： o 按分公司地域分布 o 按产品线（车险/健康险/年金） o 按渠道（代理人/银保/ 互联网） 新版本上线前需通过影 子流量测试，对比基线版本的关键指标差异<5%方可全 量。 6. 监控告警体系 部署 Prometheus+Granfana 监控矩阵，重点关注： o 接口成功率（SLA ≥99.95% ） o 对话日志保留周期不得少于监管要 求的 7 年。 该方案已在某头部寿险公司生产环境验证，实现核心业务场景 响应效率提升 40%，人工审核成本降低 62%。建议每季度进行接 口兼容性测试，确保在保险系统版本升级时的稳定性。 2.2 数据集成与处理 在数据集成与处理环节，需构建多源异构数据的统一治理框 架，实现保险业务场景下的高质量数据供给。核心流程分为数据接 入、清洗转换、特征工程三个层级，通过自动化管道支撑 图 谱特征：从客户-保单-医院关系网络中提取 PageRank 中心度、社 区聚类系数等图特征 3. 风险特征：通过生存分析模型计算预期死 亡率，结合再保公司 CDR 系数进行校准 数据版本控制采用 Delta Lake 实现 ACID 管理，确保模型回溯 时能获取对应时间点的数据快照。设置数据新鲜度监控看板，当理 赔数据延迟超过 2 小时或特征覆盖率低于 95%时触发告警。最终输

推送和决策建议。 o 开发更为智能的交互界面，使非技术背景的政务人员也 能轻松使用。 5. 支持模型的可维护性和扩展性： o 设计模块化的系统架构，便于未来的维护和功能扩展。 o 建立完善的版本更新机制，确保模型能够持续适应政务 领域的新需求和新挑战。 通过实现上述目标，本项目将大大提升 DeepSeek 政务大模型 在实际政务工作中的应用价值，为政府部门提供更加高效、安全和 智能的决策支持系统。 常用的增强方法包括同义词替换、句子重组、随机删除和添加噪声 等。这些方法不仅能够增加数据量，还能模拟实际场景中的多样性 和复杂性。例如，对于“政策解读”类文本，可以通过同义词替换生 成多个版本的句子，确保模型能够理解不同表达方式下的相同语义。 在处理不平衡数据时，我们通过过采样和欠采样技术来调整数 据分布。对于少数类别，采用 SMOTE（Synthetic Minority Over- x，以确保系统的稳定性和兼容性。深度学 习框架推荐使用 PyTorch 2.0 或 TensorFlow 2.10，两者均支持大 规模分布式训练和混合精度计算。同时，安装 CUDA 11.7 和 cuDNN 8.5 版本，以充分发挥 GPU 的计算能力。 为了优化训练过程的监控和管理，建议部署集群管理系统如 Slurm 或 Kubernetes，以实现资源的动态调度和任务管理。此外， 配置 NCCL 库以优化

配置文件，修改或添加帐号。 注意： Tomcat 从 5.5 这个版本及以后发行的版本默认都不存在 admin.xml 1、判定条件 根据不同用户，取不同的名称，各账号都 可以登录 Tomcat Web 服务器为正常 2、检测操作 访问 http://ip:8080/manager/html r 四种。 role1：具有读权限； tomcat：具有读和运行权限； admin：具有读、运行和写权限； manager：具有远程管理权限。 注： Tomcat 6.0.18 版本只有 admin 和 manager 两种用户角色， 且 admin 用户具有 manager 管理权限。 3、如果无需远程管理则禁用 manager 功能 将以下目录$CATALIN 直接访问 http://ip:8800/webadd 11 修改系统 Banner 信息 修改 catalina.jar 中 Serverinfo.properties 中的以下参数(修改以掩饰真实版本信息） ： server.build= server.number=X 检 查 catalina.jar 中 Serverinfo.properties