PLC 与 SCADA 系统....................................................................63 4.3 数据存储与管理平台选择...................................................................65 4.3.1 数据湖................... 模型开发与训练.....................................................................................72 5.1 模型选择.............................................................................................74 5.1 .......................................................................................83 5.2.1 特征选择.....................................................................................85 5.2.2 特征提取

高峰期易崩溃，取决于流量，看运气 第三方渠道 规避官方崩溃风险，国产 GPU 加速或白嫖算力 功能受限（如对话记录不保存），需实名认证 /复杂配置 本地部署 隐私性强、永久离线，定制化 模型选择 依赖硬件性能（需高配电脑），技术门槛较高， 大部分部署的是蒸馏版本 4.1 官方渠道 DeepSeek 官方分为网页版和移动版，网页版用户点击“开始对话”并注册后 即可使用；移动版需通过手机下载注册后使用，两者功能相同。 2 “ 所示界面，然后点击 开始对话 ”就可以使用。 图 2 DeepSeek 官方网站主界面 不过需要注意，那就是如何选择 V3 还是 R1 模型，可以参考下图。此外还 “ 可根据需要，选择是否勾选 联网搜索 ”。 图 3 不同版本的 DeepSeek 选择 4.1.2 手机版使用 手机版的使用和电脑版基本一样，根据需要是否激活 R1 即可。唯一不同 的 是需要在手机安装对应的 com/app/），然后选选择对 应 的下载渠道即可。 方法 2 ：在手机自带的应用商城中，搜索 DeepSeek ，点击下载安装即可。 4.2 第三方渠道 随着 DeepSeek 模型迅速走红，官方平台面临访问量激增的压力，经常遇到 服务拥堵的情况。不过，国内主流云计算平台已全面接入 DeepSeek 模型，为用 户提供 了稳定可靠的替代方案 。 这些非官方 渠道提供 了 三类模型选择： DeepSeek-V3

.....................................22 3.1 开发语言选择......................................................................................24 3.2 框架与库选择................................................. ......................................................................................27 3.4 云计算平台选择..................................................................................29 4. 系统架构设计.... 用户界面设计......................................................................................67 7.2 前端框架选择......................................................................................68 React....

1 标注标准制定.............................................................................37 2.3.2 标注工具选择.............................................................................38 2.3.3 标注质量控制...... 数据存储与管理..................................................................................42 2.4.1 数据库选择.................................................................................43 2.4.2 数据备份策略.. .........................................51 3.1 模型选择与架构设计...........................................................................52 3.1.1 模型类型选择...................................................

开发工具与技术栈..............................................................................72 4.1.1 编程语言选择.............................................................................74 4.1.2 框架与库........ .......................................................................................80 4.2.1 模型选择与对比.........................................................................82 4.2.2 训练与优化策略...... 391 亿美元，复合年增长 率达到 17.5%。基于此，开发一个高效、稳定的大模型 SaaS 平 台，无疑是一个充满潜力的投资机会。 在设计方案中，需要重点考虑以下几个方面： 1. 模型选择与优化：需选择适合行业需求的大模型，并在此基础 上进行高效的模型优化，以确保在不同场景下的表现。 2. 数据处理能力：平台需要具备强大的数据处理和实时分析能 力，以支持对大规模数据集的处理，实现数据的高效利用。

R1 推理模型 ，涵盖多种不同参数规模 ，适合想在本地运行模型的用户。 • 第三方 UI 客户管接入服务： 可通过 Anything LLM 、 Cherry Studio 、 Chatbox 等选择 API 接入。 • 秘塔 AI 搜索： 接入满血版 DeepSeek - R1 推理模型 ， 无广告且搜索结果直达。 以学习 JDK21 新特性 为 例 ， 能详细给出学习计划 ，包括快速预览、 ，您可以从返回结果的 usage 中查看。 阿里云部署 Deepseek 以 DeepSeek-R1 满血版为例进行演示 ，通过百炼模型服务进行 DeepSeek 开源模型调用 ，可以 根 据实际需求选择其他参数规模的 DeepSeek 模型。百炼平台的 API 提供标准化接口 ，无需自 行搭建 模型服务基础设施 ，且具备负载均衡和自动扩缩容机制 ，保障 API 调用稳定性。搭配 Chatbox 平台：登录腾讯云 TI 平台 ，提供专属算力、多种尺寸模型、 0 代码模型部署等功能。 • HAI ：登录腾讯云 HAI 控制台 ，新建 DeepSeek - R1 应用 ，创建完成后可通过站内信获取密码 ，选择可 视化 界面（ ChatbotUI ）或命令行（ JupyterLab ）直接调用 DeepSeek - R1 模型。 • 云应用：登录腾讯云找到云应用服务 ，直接购买成品 DeepSeek

3.2.2 数据缺失处理.............................................................................46 4. 模型选择与训练..........................................................................................48 4.1 硬件与软件环境..................................................................................74 5.2.1 服务器配置与选择......................................................................77 5.2.2 数据库与存储方案........... 与优化。在方案实施前，通过对不同调度策略的模拟，AI 模型能够 评估方案的可行性与效果。这一过程能够帮助运营方识别潜在的瓶 颈问题，自动生成改进建议。例如，通过交互式可视化工具，调度 员可以快速理解不同调度方案的优劣，从而选择最佳解决方案。 在具体实施过程中，调度优化的技术架构可以分为数据采集、 数据处理、模型训练和结果反馈四个阶段。  数据采集：实时采集列车位置、速度、客流量等相关数据，并 结合天气、事件调度等外部条件。

3.2.2 特征提取与建模.........................................................................45 3.3 AI 模型选择.........................................................................................47 3.3.1 深度学习模型 系统应当支持在多种实施环境下运行，包括但不限于： o 本地部署：能够在本地服务器上进行部署和运作，适用 于需要严格控制数据的安全性及隐私的场合。 o 云端服务：支持云端服务模式，便于资源的动态分配和 扩展，用户可根据需要选择合适的服务。 4. 技术架构需求 系统的技术架构应具备以下特点： o 模块化设计：系统应采用模块化设计思想，各模块之间 能够独立更新和维护，提高系统的灵活性和可维护性。 o 集成性：能够与现有的公共安全系统（如警务平台、应 以下为用户友好性设计要点的总结表格： 设计要点 具体内容 一致性 界面元素风格统一，减少混淆 反馈机制 每个操作都有明确反馈 帮助文档与培训 提供详细帮助文档及用户培训 可定制性 允许用户自定义仪表盘，选择数据视图 多设备支持 确保移动端与 PC 端功能一致，方便不同环境下使 用 智能推荐 根据用户行为推荐重要视频片段 无障碍设计 增加语音控制和视觉辅助工具 综上所述，通过构建用户友好性设计原则，系统能够更好地满

政务数据集收集..................................................................................23 2.1.1 公开政务数据源选择.................................................................25 2.1.2 非公开政务数据获取策略............. ...47 3.1.2 微调效果的评估指标.................................................................48 3.2 微调方法选择......................................................................................50 3.2.1 全量微调与部分微调比较 1.1 硬件资源配置方案.....................................................................68 4.1.2 软件框架与依赖库选择..............................................................69 4.2 训练过程监控.......................

3.2.2 特征提取与建模 ........................................................................ 51 3.3 AI 模型选择 ........................................................................................ 53 3.3.1 系统应当支持在多种实施环境下运行，包括但不限于： o 本地部署：能够在本地服务器上进行部署和运作，适用 于需要严格控制数据的安全性及隐私的场合。 o 云端服务：支持云端服务模式，便于资源的动态分配和 扩展，用户可根据需要选择合适的服务。 4. 技术架构需求 系统的技术架构应具备以下特点： o 模块化设计：系统应采用模块化设计思想，各模块之间 能够独立更新和维护，提高系统的灵活性和可维护性。 o 集成性 以下为用户友好性设计要点的总结表格： 设计要点 具体内容 一致性 界面元素风格统一，减少混淆 反馈机制 每个操作都有明确反馈 帮助文档与培训 提供详细帮助文档及用户培训 可定制性 允许用户自定义仪表盘，选择数据视图 多设备支持 确保移动端与 PC 端功能一致，方便不同环境下使用 智能推荐 根据用户行为推荐重要视频片段 无障碍设计 增加语音控制和视觉辅助工具 综上所述，通过构建用户友好性设计原则，系统能够更好地满