• 前期准备： 确保设备满足一定硬件要求 ， 显卡需 GTX 1060 （ 6GB ） 及以上 ， 推荐 RTX3060 及以上； 内存 8GB 及以上 ， 推荐 16GB 及更高； C 盘剩余 20GB 空间 ， 建议 使用 NVMe 固态硬盘 。 • 安装 LM Studio 客户端： 在官网 lmstudio.a i 下载对应操作系统的安装包 ，双击 运 行并按提示完成安装。

北京交通大学教学运行中心在智慧教学课程平台中全面接入 Deep-Seek-R1 大模型 ，利用其在数学、代码、 自然语言处理 等方面的强大推理能力 ，帮助教师高效解决教学过程中各类复 杂问题。该校表示 ， 目前“深度思考 ”功能对全校教师开放 ， 后续将逐步对学生开放 ，并上线更多功能。 北京师范大学利用该校培养方案、教学手册、教学大纲等高质量 语 它能够自动生成高质量的代码 ，从而显著提高开发效 率 应用场景 代码风格统一 代码自动生成 为什么要在 VSCode 中接入 DeepSeek ？ 代码智能补全 ：根据上下文自动补全代码 ， 减少 重 复输入 ，提高编码效率。 代码生成 ：根据自然语言描述直接生成代码 ，例 如 快速搭建项目框架或实现特定功能。 A I 对话辅助： 随时与 A I 对话 ，获取编程建议、 解 决技术难题。

线维护/排产建议，大幅提升制造效率，降低运维 成本。 第三，识别/模拟/预测能力。 在工业质检环节，用大量数据训练视觉大模型 (CV)， 使模型具备更强的场景泛化识别能力，可用于产品 质检，安全监测复判等流程，助力实现零样本或少 样本缺陷检测。 在生产制造环节之外，工业大模型的仿真与模拟能 力，亦可助力工业产品研发与设计环节。例如实时 仿真模型的建立与仿真环境的创建。 在预测方面，工业大模型助力由原先局部建模预测至