相当于这题我不会， 但是我有“小抄 ” ， 我回 答的时候， 就看一眼小抄， 然后再综合我脑子里的已有知识， 进行回答。 蒸馏、微调、 RAG DeepSeek 本地部 署 1. GPU 要求 推荐 NVIDIA 显卡（ RTX 3090/4090/A100 等） 显存要求： ■ 7B 模型： 至少 16GB 显存 ■ 13B/20B 模型： 至少 24GB 显存 ■ 支持 CUDA 11.7+ 和 cuDNN 8.5+ 2. 系统要求 Linux （ Ubuntu 20.04+ ） 或 Windows WSL2 Python 3.8+ ，推荐使用 Anaconda/Mini cond a 管理环境 DeepSeek 本地部署 - 硬件环境准 备 DeepSeek 本地部署 - 部署办法 方法 1 ：使用 Hugging Face deepseek-r1 O llama LM Studio 本地部署 • 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

.................................................58 合作伙伴加速项目和产品推荐 ................................................. 60 4.1 AI 硬件产品推荐 ............................................................... ................................................................................64 4.3 PIPC 机器视觉产品推荐 .................................................................................................. 等模型库中的预训练的模型。当开发者搭建好模型，他们可以选择直接用原始格式在 OpenVINO™ 上运行这些模型，这种情况下，OpenVINO™ 会自动对这些模型进行转换并优化。如果开发者需要更好的性 能和高级优化，更推荐的方法是将他们搭建好的模型转换成 OpenVINO™ IR 格式。OpenVINO™ 提供了模型转换工具，将 前面提到支持的格式的模型，通过 Python* API 或命令行工具转换成 OpenVINO™

追踪社交媒体热点（分析微博热搜背后的情绪图谱） 创新用法： ⚫ 竞品监控：自动生成友商产品功能对比表 ⚫ 风险预警：识别企业年报中的 34 种财务异常信号 ⚫ 生活助手：比价全网购物平台，推荐性价比最高商品 3.技术普惠：让 AI 像水电一样触手可及 DeepSeek 通过两大革新打破技术壁垒： 1.白菜价训练：用 2000 块国产昇腾芯片就能训练专业模型，大学生也能参与 2.过度复杂 错误：一次性提问“如何从零开始做小红书账号？” 修正：分步拆解“冷启动→爆款公式→变现路径” 3.忽略背景 错误：“推荐旅游城市”→可能推荐南极科考站 修正：“预算 5000 元/3 天/亲子游，推荐 5 个国内城市并说明交通和住宿方案” 4.专业术语滥用 错误：“用 MoE 架构优化输出”→普通人难以理解 修正：“让不同专家模块共同解决这个问题” 70% ③批判性训练 ⚫ 逆向推演：“假设我的奶茶店三个月后倒闭，请逆向分析失败原因链” ⚫ 跨界迁移：“参考迪士尼排队管理策略，优化咖啡店高峰时段服务流程” 5.官方推荐模板（简化版） 1.代码优化： “下面这段 Python 代码运行缓慢，请解释问题并提供两种优化方案” 2.内容润色： “将这段话改为李诞脱口秀风格，加入谐音梗和反转” 3.流程拆解：

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 1.5B INT8 Atlas 300V 1*300V 24GB PCIE 432 16 DeepSeekV3/R1 及蒸馏模型，昇腾 DeepSeek 一体机推荐 配置 Huawei Proprietary - Restricted Distribution 14 DeepSeek 洞察及昇腾适配进展 华为昇腾 AI 基础软硬件介绍 CO NT E Huawei Proprietary - Restricted Distribution 15 昇腾 AI 基础软硬件架构全面创新，使能行业场景化应用 行业场景化应用 视图分析、检索聚类、搜索推荐、自然语言处理、智能语音、自动驾驶 AI 计算框架 昇思 MindSpore PyTorch / TensorFlow / Caffe...... 异构计算架构 CANN Atlas 及昇腾伙伴系列硬件 部署建议 进展 DeepSeek- R1-Distill- Llama 8B BF16 / INT8 <14B 模型可采用 Atlas 300I Duo 推理； 大于 14B 模型推荐 Atlas 800I A2 推理： • 1.5B ： Duo/A2 单卡部署，开发板部署 • 7~8B ： Duo 卡 2 卡并行， A2 8 卡并行， 支持开发板部署

大模型的应用领域非常广泛 ，涵盖了自然语言处理、 计算机视觉、 语音识别、 推荐系统、 医疗健康、 金融风控、 工业制造、 生物信息学、 自动驾驶、 气候研究等多个领域 3.7 大模型的应用领 域 （ 4 ）推荐系统 大模型可以用于个性化推荐、广告推荐等任务。通过分析用户的历史 行为和兴趣偏好 ，大模型可以为用户提供个性化的推荐服务 ，提高 用 户满意度和转化率 （ 3 ）语音识别 大模型在语音识别领域也有应用 ，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 料 ， 为近万门课程本地化部署 DeepSeek-R1 大模型。登录智 能 “课程中心 ” ，学业规划、知识问答、概念讲解、资源推荐、解 题 启发、论文润色等功能一目了然 ，为师生提供定制化、情境化 的教 学辅助 ，还支持学生的个性化与探究式学习需求。 DeepSeek 满血版 R1 ， 参数高达 6710 亿（ 671B 代码补全与提示 能够提供辅助编程服务的 AIGC 大模型包括 Codex 、 GitHub Copilot 、 CodeGeeX 、 aiXcoder 、 豆包、 通 义灵码等 推荐高校使用 AI 编程工具： VS Code+DeepSeek ， 字节跳动 Trae （ AI 原生集成开发环境） 5.6 AIGC 技术在辅助编程中的应用 AIGC 技术在辅助编程中的应用日益广泛