4 种方法在本地部署蒸馏版的DeepSeek-R1

本文介绍了四种让DeepSeek-R1等本地运行大型语言模型(LLM)的方法:Ollama、LM Studio、vLLM和LlamaCPP。Ollama简单易用;LM Studio提供图形化界面方便切换模型;vLLM追求高性能且兼容OpenAI API;LlamaCPP跨平台且高效,适合用户自定义设置。无论哪种方式,都能让用户拥有强大的本地LLM助手。

喝点VC|Greylock:我们处于DeepSeek时刻

DeepSeek-R1 的推出标志着开源模型与闭源模型之间的竞争平衡,同时提升了AI基础设施的质量和易用性。它在推理能力方面表现出色,并开启了新的应用领域,如自主AI代理、专业规划系统以及优化的企业人工智能助手等。

深度|吴恩达谈DeepSeek:中国AI迎头赶上,扩大算力并不是AI进步的唯一途径

中国在生成式AI领域快速追赶美国,DeepSeek-R1开源模型发布引发市场波动。文章指出,尽管计算能力重要,但算法创新降低了训练成本,预计AI应用开发将带来巨大机遇。

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