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近期AI编程风起云涌，大有取代人工编程之势。我大概3月份开始使用Cursor做Python编程，主要聚焦于AI和大模型方面，虽然知道字节的Trae的存在，但只是浅尝。本周听到新闻说Trae有打的飞跃，遂兴致勃勃地认真尝试一番。

前面已经完成了Ollama的安装并下载了deepseek大模型包，下面介绍如何与anythingLLM 集成。

本人开始参加AI应用开发训练营，现在先把之前有关本地部署deepseek的过程review 一下。本人在自己一台surface上实现了两种本地部署方案。

以下是 Python 中列表（List）、元组（Tuple）、集合（Set）和字典（Dict）四大数据结构的完整对比分析，结合了核心特性、操作方式和应用场景的深度总结：动态创建：通过函数转换其他可迭代对象增删改查：核心特性：可变性：支持增删改操作（如 、、）有序性：元素按插入顺序存储，支持索引和切片元素类型：可包含任意数据类型（整数、字符串、列表等）适用场景：动态数据集合（如用户输入记录、日志分析

以下是 Python 中列表（List）、元组（Tuple）、集合（Set）和字典（Dict）四大数据结构的完整对比分析，结合了核心特性、操作方式和应用场景的深度总结：动态创建：通过函数转换其他可迭代对象增删改查：核心特性：可变性：支持增删改操作（如 、、）有序性：元素按插入顺序存储，支持索引和切片元素类型：可包含任意数据类型（整数、字符串、列表等）适用场景：动态数据集合（如用户输入记录、日志分析

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前面已经完成了Ollama的安装并下载了deepseek大模型包，下面介绍如何与anythingLLM 集成。

本人开始参加AI应用开发训练营，现在先把之前有关本地部署deepseek的过程review 一下。本人在自己一台surface上实现了两种本地部署方案。