今天给大家分享deepseek的本地部署教程一、部署Ollama（多平台选择安装）Ollama 支持 Linux/macOS/Windows，需根据系统选择安装方式。1. Linux 系统部署适用系统：Ubuntu/Debian/CentOS 等

事实上，技术进步能够给我们带来的好处是，变量X的提高使得我们训练模型所需要的时间正在逐步减少，因此对于搭建自有的大模型来说，训练多大的规模参数就需要有多大规模的算力。初代大模型的推出是具有跨时代的意义，这不仅仅是让人们充分利用到大语言模型的便利性，也为更多大语言的推出铺平了道路，例如：ChatGPT训练了几乎所有能在公开渠道找到的数据，包括全部的推特数据（事实上，今年马斯克已经限制了推特API的采

在数字经济蓬勃发展的2025年，AI大模型正以前所未有的速度重塑企业运营模式，成为推动数字化转型的核心引擎。AI大模型已从实验室创新阶段进入产业落地期，技术能力突破、成本断崖式下降、多模态应用深化三大趋势，使企业能够以较低成本获取高性能AI能力，从而加速数字化转型进程。据《2025年人工智能指数报告》显示，达到GPT-3.5水平的系统推理成本在过去两年间下降了280倍，硬件成本每年降低30%，能效

文章指出大模型技术正在引发IT行业变革，未来3年大模型应用开发岗位将迎来爆发式增长。为帮助程序员转型，文章提供了系统化的四阶段学习路径：从大模型基础、RAG应用开发、Agent应用架构到微调与部署，每个阶段都包含具体学习要点和实践建议。掌握这些技能将帮助程序员应对AI时代的职业挑战，抓住新兴机遇。

文章系统介绍大模型开发的8个核心技术：LLM架构、Token处理、Prompt工程、RAG检索增强、vLLM推理优化、Agent自主决策、MCP交互标准、数据蒸馏技术。通过实战案例和最佳实践，帮助开发者构建完整技术认知体系，提供技术选型决策树和避坑指南，并给出从Prompt工程到模型压缩的学习路径，强调用现有技术解决实际问题的开发理念。

文章系统介绍大模型开发的8个核心技术：LLM架构、Token处理、Prompt工程、RAG检索增强、vLLM推理优化、Agent自主决策、MCP交互标准、数据蒸馏技术。通过实战案例和最佳实践，帮助开发者构建完整技术认知体系，提供技术选型决策树和避坑指南，并给出从Prompt工程到模型压缩的学习路径，强调用现有技术解决实际问题的开发理念。

文章介绍了Agent智能体和工作流在大模型应用中的区别与联系。智能体具有自主性、感知、决策和行动能力，能独立完成任务；工作流则是预定义的线性流程，具有固定性、稳定性和模块化特点。两者本质区别在于自主决策能力，可通过结合使用提升系统稳定性。未来两者可能逐渐融合，但工作流因成本优势仍将保持其不可替代的价值。

大型语言模型(LLM)代表了从指令编程到学习型智能的范式革命。文章解析了LLM从ELIZA到GPT-4的进化历程、工作原理（分词→嵌入→Transformer）、训练需求及挑战（幻觉、偏见等）。LLM已在翻译、编程等领域展现革命性潜力，未来将向知识蒸馏、多模态等方向发展。当前LLM是史上最弱也是未来最强的，我们正站在AI革命的历史转折点。

现在很多新公司可能选择其他语言，但老系统的维护和迁移依然需要Java人才。就业市场上，Java的岗位数量可能依然很多，但竞争也会激烈，特别是初级开发者可能需要更多的技能来脱颖而出。所以需要强调持续学习的重要性，比如掌握新技术、框架，或者全栈开发能力。

如果你正在学习大模型相关的内容，那肯定对Transformer, Bert, GPT等术语有所了解，大模型的内容比较多，如果没有经过系统全面的学习，就容易感觉某些内容学不会，一份系统全面的大模型知识手册，能够快速抓住重点，节省学习成本，所以这一期主要是给大家推荐一个爆火的大模型知识手册，内容不多，但都是精华