DeepSeek 模型的量化版本很多，如果只看名称，很容易看得眼花缭乱。这里先给大家一张简单对照表，帮助入门理解。量化类型位数显存占用(7B模型)速度(tokens/s)典型特征Q22 位整数约 3.2GB4 - 6极端压缩比例，对精度有明显影响Q4_04 位整数4GB6 - 8基础 4 位量化，普适性较高Q4_K_M4 位整数4.5GB8 - 10在块量化基础上做优化，精度更稳定Q5_K_M5

在本地部署一个多模态的大模型并不一定需要天花乱坠的 DevOps 大工程，也不需要写上一堆 Python 代码来启动后端 API。有了容器和vLLM，以及类似Chatbox这样的可视化界面，一条命令就能搞定服务，全程无痛。也希望这样的方法能帮到更多需要低门槛部署大模型、或希望私有化守护数据安全的团队，一起把技术创新落到实处。

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在本地部署一个多模态的大模型并不一定需要天花乱坠的 DevOps 大工程，也不需要写上一堆 Python 代码来启动后端 API。有了容器和vLLM，以及类似Chatbox这样的可视化界面，一条命令就能搞定服务，全程无痛。也希望这样的方法能帮到更多需要低门槛部署大模型、或希望私有化守护数据安全的团队，一起把技术创新落到实处。

在同一个编辑器内，如果你需要让不同自定义组件共享数据（如搜索框组件驱动数据列表组件、再影响统计组件），可以基于 Pinia (或 Redux)这类全局状态管理库进行通信。组件的View里，引用全局状态进行读写；导出到运行模式后，也可以在 React/Vue 里保持相同的全局状态逻辑，把这些组件变成可复用的 UI 模块。View：编辑器模式下专用脚本，同步 GrapesJS 的各项 API；Scri

真正的所见即所得 + 样式隔离利用 GrapesJS iframe 特性，通过监听并拷贝主窗口样式，让编辑器视图与实际运行环境保持统一，不再出现“编辑器里看着完美，运行里却跑版”的尴尬。高扩展性GrapesJS 强大的插件机制，配合 Vue3 的组件化思维，加上 Pinia 的全局应用状态管理，能灵活实现各种复杂需求；多 Page弹框抽屉子页面等大交互场景也能轻松应对。动态加载通过import()

在这个消息疯狂、波动频繁的市场，“理性”两字显得弥足珍贵。通过Deepseek+AkShare+Aktools+Dify四位一体的方案，能帮我们降低信息搜集成本，并在短期投资领域搭建出一套“可解释、低门槛、易定制”的量化荐股流程。不要再盲目听小道消息或依赖情绪驱动，不妨给自己一个机会，让数据说话。而要注意的是，“理性荐股”并非万能，它只是工具，最终的收益还得依赖投资者自身对风险和机遇的权衡。祝大家

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我的技能有没有在被稀释？。一些人会因为短期收益（快速完成项目）而放弃思考的乐趣；但也有人在这股浪潮中，把AI当成“助推器”，让自己能够更专注于核心业务、复杂逻辑与创新设计。你愿意成为哪一种开发者？如果你满足于做“人形中转接口”，那么一天不离AI，可能也会让你与之融为一体，直至被替代。如果你坚持挖掘底层原理、构建更全维度的思考框架，并在“AI赋能+自我精进”中不断突破，那么即使AI再强，也很难动摇你

让我们先把问题描述得更具象一些。想象这样一个场景：在 AI 平台上，通过 DeepSeek 生成了一份新的后端业务逻辑，里面包含了好几个新功能和类。此时如果我们不想依赖任何 IDE，而是通过一整套脚本化、自动化流程来完成编译与运行，那就需要解决下列几个难点：源代码的增量编译由于 Java 是静态语言，必须在运行前编译才能得到文件。而且 Maven 编译需要设置完整的 classpath、依赖库等，