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巧用 MCP 服务器,让你几分钟从 Prompt 到应用部署

MCP 是 Model Context Protocol(模型上下文协议)的缩写。它是一种让基于大语言模型(LLM)的工具(如 Claude 或 Cursor)能够安全地与外部服务通信并执行实际操作的方法。LLM 擅长处理“文字”——它可以总结、解释、改写文本。但如果没有帮助,它自己是无法“做事”的。比如它不能自动帮你部署应用、查询数据库,或者回滚失败的版本。而 MCP 就是这个“帮助”。它是一个

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#服务器#运维
Mistral 3 模型解析与部署实战:从 Large 3 到 Mini-stral

本文系统介绍 Mistral 3 开源模型家族,解析 Large 3 与 Mini-stral 的能力差异、硬件需求与适用场景,并演示在 DigitalOcean GPU 上的实际部署流程,帮助开发者低成本落地大模型应用。

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#AI#人工智能#开源 +1
如何在NVIDIA H100 GPU上用Ollama以最高性能运行大语言模型

Ollama 提供了一种方式,可以从其庞大的语言模型库中下载大型语言模型,该库包括 Llama3.1、Mistral、Code Llama、Gemma 等。Ollama 将模型权重、配置和数据整合到一个由 Modelfile 指定的包中。Ollama 提供了一个灵活的平台,用于创建、导入和使用自定义或现有语言模型,非常适合创建聊天机器人、文本摘要等应用。它强调隐私,可与 Windows、macOS

#语言模型#人工智能#自然语言处理
DeepSeek不同版本私有化部署成本对比:企业如何选择最优方案?

另外,还需要注意的是,目前高端的 NVIDIA 显卡在国内都是很难买到的,多数企业会通过香港公司或新加坡公司在海外购置,所以显卡的价格浮动很大。而且自建集群还需要考虑后续的维护成本与人力成本,这些都是隐藏在背后的“成本巨坑”,自建集群的企业要留有充足的资金来应对。从2024年的V2到2025年的R1,模型参数从670亿跃升至6710亿,但通过混合专家架构(MoE)与算法优化,训练成本反而降至同类模

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#人工智能
海外云 AWS、GCP、Azure 与 DigitalOcean 的核心区别有哪些?

深度对比 AWS、Azure、GCP 与 DigitalOcean 的性能、带宽成本及 AI 算力差异,为中国出海企业技术负责人提供专业、务实的云服务选型指南。

#aws#azure#云计算 +1
基于AI Agent模板:快速生成 SQL 测试数据

Gradient AI 平台是 DigitalOcean 提供的一个一体化 AI 云服务平台,覆盖从生成式模型调用、智能 Agent 构建、GPU 服务器(如 H200、H100、RTX 6000 等按需/裸金属)、到 Serverless 推理服务的完整流程。Agent Templates 是在​​ 平台上构建的、以代码为核心的即插即用入门套件。每个模板都是一个 Python 项目,你可以在几分

#人工智能#sql#python
零基础 AI 开发劝退贴:没那金刚钻别懒那瓷器活

这个部分有点啰嗦。通过这个章节,有助于读者了解Vibe项目的难度,以便于判断自己能否Vibe xx。先展示成果,网址 www.aidroplet.com我:卓普云科技的市场负责人,文科背景出身。Zhai:Content Writer,本科计算机出身,但没写过一行代码。步骤耗时难点测试Prompt3天这是学习、测试的过程,要形成Prompt模版设计+开发7天难度最小,Prompt模版写好了,半体力活

#人工智能
DeepSeek-OCR 如何将你的 LLM 上下文提升 10 倍?原理、实践与云端部署指南

DeepSeek-OCR 是一款极具创新性和前瞻性的工具。它巧妙地利用视觉编码和 OCR 技术,将文档转换为视觉表示,从而有效地实现了​Token 消耗的降低、上下文长度的扩展和文档处理效率的提升​。无论您是进行大规模文档处理、高精度 OCR,还是需要扩展 LLM 的上下文窗口,DeepSeek-OCR 都值得您深入探索和实践。在云部署环节,​​ Droplet是一个优秀且可靠的选择:它具备操作简

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#人工智能#算法#DeepSeek
DigitalOcean 开发者沙龙上海站落幕:五大硬核议题拆解 AIGC 落地的真实挑战

随着五位嘉宾的深度分享,本次 DigitalOcean 开发者沙龙以完整的技术链路,呈现了 AIGC 落地过程中最重要的四个底座:​算力、存储、知识结构化与高效推理​。从硬件到软件、从本地到云端、从模型工具链到工程优化,每一个环节都在快速迭代,而这也意味着企业与开发者正站在一个前所未有的创新窗口期。

#AIGC#人工智能
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