预热策略（Warm-up）是指在训练初期逐步提高学习率，而不是一开始就使用较高的固定学习率。这种方法能让模型在初始阶段更“温和”地调整参数，避免因学习率过大导致梯度爆炸或震荡。没有预热：模型一开始就用高学习率，可能导致参数更新幅度过大，损失值剧烈波动，甚至无法收敛。有预热：学习率从0线性或非线性增长到预设值，模型参数在初期小幅调整，逐步适应数据分布，训练更稳定。DeepSeek的预热策略正是基于这

在我们深入了解DeepSeek之前，首先要明确什么是内容溯源。内容溯源其实是指追踪和验证某一信息或内容的来源、发展过程以及相关的所有数据流。它是确保信息准确性、避免假新闻、保护知识产权等多个领域中不可或缺的一部分。比如，在新闻报道中，内容溯源可以帮助我们追踪一条新闻从何而来，它是否经过多次编辑、修改，或者它是否被恶意篡改过。对于学术研究，内容溯源则能够帮助学者确保自己的研究成果没有抄袭，所有引用的

回到最初的问题——DeepSeek训练到底用了多少GPU和TPU资源？虽然具体数字是商业机密，但可以肯定的是：没有成千上万块高端加速卡的支撑，就没有今天能和你流畅对话的DeepSeek Chat。下次当你用它解决难题时，别忘了背后还有一场无声的算力战争正在上演！

现在市面上AI API不少，比如OpenAI的GPT-4、Anthropic的Claude、Google的Gemini，那DeepSeek的API有什么优势？比如你正在开发一个代码编辑器，可以集成DeepSeek API，让用户直接在编辑器里询问AI如何修复Bug、优化代码，甚至自动生成函数！目前DeepSeek的定价策略还未完全公开，但按照国内AI厂商的习惯，可能比OpenAI更实惠，尤其对中文

不过，大家最期待的千亿参数级别的大模型，目前还是闭源的。如果你对DeepSeek的技术架构感兴趣，可以关注公众号：AI多边形，这个账号的号主是字节大佬，曾参与DeepSeek和Kimi的前期架构，里面聚集了豆包、DeepSeek、Kimi等大厂的AI工程师，经常分享一线技术解析和行业动态。毕竟现在大模型遍地开花，Meta的Llama、Mistral这些开源模型已经让开发者玩得不亦乐乎，如果Deep

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DeepSeek API 提供了多种调用方式，包括：✅REST API（通用，适合所有语言）✅Python SDK（最方便，适合快速开发）✅命令行调用（适合测试）如果你对AI底层技术感兴趣，比如如何优化模型推理、如何设计高性能API，可以关注【公众号：AI多边形】，这里有很多大厂AI工程师的实战经验！现在，你已经掌握了DeepSeek API的调用方法，快去试试吧！🚀。

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如果你想在自己的电脑或服务器上运行DeepSeek模型，而不是仅仅使用在线API，那你就得搞清楚它的硬件需求。如果想深入掌握这些调优技巧，可以关注【公众号：AI多边形】，这个号由字节大佬创办，号主曾参与DeepSeek和Kimi的架构设计，团队里还有豆包、Kimi等大厂的AI工程师，经常分享大模型部署的实战经验！如果你的电脑是轻薄本，只有集成显卡，那基本跑不动，得考虑云端部署。现在，检查一下你的电

以上就是Spring Boot与Oracle数据库对接的具体流程！从环境准备到项目创建，再到实际操作，整个过程并不复杂。只要按照步骤走，基本上都能顺利实现对接。希望这篇文章能帮助到你，快来试试吧！