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windows安装cuda与cudnn,本地部署deepseek必备环境

如过需要本地部署deepseek,让deepseek使用GPU资源,只需要安装完cuda就可以了,如果想训练神经网络模型,那必须要安装cudnn,后面会更新本地部署deepseek!把cuda里面的四个文件路径添加到环境变量就可以了。这样就搞定了,接下来搞cudnn!这步有时需要登陆,注册登录就好。装完在命令行窗口输入。

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#windows#神经网络#语言模型
deepseek+AnythingLLM搭建自己的知识库大模型

什么是RAG:翻译为检索增强生成,nomic-embed-text模型是一个文本嵌入模型,目的帮助我们把知识库文本embedded成模型能读懂的格式,感兴趣的可以去学习一下自然语言处理相关知识。当部署完自己的本地deepseek后,我们想用自己的数据训练一下自己的模型,需要怎么做呢,本篇就来介绍一下我是怎么做的,还没安装的参考上一篇内容。选择一个deepseek模型,为了快,我选择的是1.5b,跑

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#语言模型#人工智能#windows +1
windows安装cuda与cudnn,本地部署deepseek必备环境

如过需要本地部署deepseek,让deepseek使用GPU资源,只需要安装完cuda就可以了,如果想训练神经网络模型,那必须要安装cudnn,后面会更新本地部署deepseek!把cuda里面的四个文件路径添加到环境变量就可以了。这样就搞定了,接下来搞cudnn!这步有时需要登陆,注册登录就好。装完在命令行窗口输入。

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#windows#神经网络#语言模型
deepseek+AnythingLLM搭建自己的知识库大模型

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#语言模型#人工智能#windows +1
deepseek+AnythingLLM搭建自己的知识库大模型

什么是RAG:翻译为检索增强生成,nomic-embed-text模型是一个文本嵌入模型,目的帮助我们把知识库文本embedded成模型能读懂的格式,感兴趣的可以去学习一下自然语言处理相关知识。当部署完自己的本地deepseek后,我们想用自己的数据训练一下自己的模型,需要怎么做呢,本篇就来介绍一下我是怎么做的,还没安装的参考上一篇内容。选择一个deepseek模型,为了快,我选择的是1.5b,跑

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windows安装cuda与cudnn,本地部署deepseek必备环境

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#windows#神经网络#语言模型
deepseek+AnythingLLM搭建自己的知识库大模型

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