该工具由Fitten与清华大学联合开发，当前支持4个语言大模型，具体包括：ChatGLM、盘古、ChatRWKV、LLaMA。该工具链支持多种硬件设备，除了支持主流的NVIDIA、AMD、Ascend硬件外，还支持天数智芯、中科海光和摩尔线程的硬件设备！InferLLM 是一个非常轻量的 LLM 模型推理框架，主要参考和借鉴了 llama.cpp 工程，llama.cpp 几乎所有核心代码和 ke

最近摸索了下本地部署DeepSeek，做一个简单教程放在这里共享，以Windows系统为例，适合初学者，高手请忽略。01、电脑浏览器访问https://ollama.com/，依次点击下图中红框按钮，把ollama软件下载到电脑并双击安装（ollama是通用AI大模型承载平台，相当于先打个地基）。

最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。拼接与融合：将所有头的输出拼接在一起，形成一个

经过以上的分享，大家都直观感受到了AI Agent的重要意义。。DeepSeek，Qwen等强力大模型的出现为AI Agent提供了良好的模型基础，使其可以构建更大更强的智能体系统。AI Agent的发展又让AGI（通用人工智能，旨在创造一个能像人类一样思考、学习、执行多种任务的系统）的美好愿景逐渐成为现实，未来的世界一定是人工智能的世界！

在新药研发这条烧钱又烧脑的赛道上，谁能把AI用得好，谁就更可能抢占先机。这份内部资料详细梳理了DeepSeek-R1模型在药企场景中的本地部署方式及其与智慧芽平台的融合应用。不同于泛泛而谈的AI赋能，这里直接落到了药物分子设计、临床前毒理预测、临床一期剂量推荐、代谢产物推测等实际研发流程中，甚至还展示了通过智能体一键生成分子动力学模拟图的完整流程。

项目名称：Langchain-Chatchat``项目地址：https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat📺 原理介绍视频（点击可看视频）

DeepSeekLLM，旨在通过长期视角推动开源语言模型的发展。数据收集与预处理：首先，开发了一个包含2万亿token的数据集，并对其进行去重、过滤和重新混合。去重阶段通过跨多个dump进行去重，过滤阶段通过详细的语义和语言学评估来增强数据密度，重新混合阶段则通过增加代表性不足领域的存在来平衡数据。表1｜各种常见 Crawl dumps 去重比率DeepSeek LLM的微观设计主要遵循LLaMA

所谓自定义模型就是不适用Ollama官方模型库中的模型，理论可以使用其他各类经过转换处理的模型Ollama库中的模型可以通过提示进行自定义。# 设置温度参数# 设置SYSTEM 消息SYSTEM """作为AI智能助手，你将竭尽所能为员工提供严谨和有帮助的答复。"""Modelfile文档One-API是一个OpenAI接口管理 & 分发系统，支持各类大模型。这里使用Docker快速进行部署。拉取

模型蒸馏（Model Distillation）是一种将大型、复杂模型（通常称为“教师模型”）的知识转移到小型、简单模型（通常称为“学生模型”）的技术。其核心思想是通过模仿教师模型的输出，使学生模型在保持较高性能的同时，显著减少模型的大小和计算复杂度。举个例子：想象你是一个老师（教师模型），你要教一个学生（学生模型）如何解一道复杂的数学题。你告诉学生每个步骤的解题思路，解释为什么要这样做。虽然学生

DeepSeek-R1 是AI发展过程中的里程碑式工作。在这篇文章中，我们将一起了解DeepSeek-R1是如何构建出来的。和目前大多数大语言模型类似，DeepSeek-R1 也是通过一次生成一个 token（词元）的方式来工作。但它在数学和推理问题上的表现尤为突出，这是因为它能够花更多的“思考时间”，通过生成“thinking tokens”的方式来解释自己的推理过程。DeepSeek-R1 的