1. 讲座为DeepSeek原理和应用系列研讨的讲座之一，让大家可以决策是否需要自己部署DeepSeek系列模型，并了
解自己本地化部署DeepSeek的基本方法，同时了解更专业的企业级部署方法，有助于选择DeepSeek一体机型号，并
能理解DeepSeek云服务的工作机制和原理，用好DeepSeek云服务的API调用方法。
2. 本讲座的内容分为四个主要部分：
① 首先，除了DeepSeek满血版之外，还有各种各样的蒸馏版和量化版，以及DeepSeek的不同专业模型。摩登7将介绍人工智能大模
型的基本概念，以及DeepSeek各个模型的特点与适用场景，对比不同规模模型的性能表现，帮助大家选择适合自己需求的版本。
② 其次，对于普通用户在自己的电脑上部署和体验DeepSeek（蒸馏版）的情况，摩登7会评估和建议硬件要求，演示如何通过Ollama
命令行G效部署DeepSeek模型，解决下载过程中可能遇到的常见问题。为了提升在自己的电脑上安装DeepSeek模型后，大家与
DeepSeek模型的交互体验，摩登7还将介绍Open WebUI和Chatbox等前端展示工具的配置与使用方法。
③ 然后，对于专业级的企业部署DeepSeek，或把DeepSeek（蒸馏版和满血版）部署在专业的昂贵的推理机上，本讲座将探讨基于
Transformers快速验证和vLLM的G性能部署方案，并提供真实企业基于vLLM的部署DeepSeek-70b的相关数据和经验。
④ 后，作为补充内容，针对计算资源受限的场景，摩登7专门设计了"低成本部署"环节，详细讲解Unsloth R1动态量化部署的三种实
现路径：基于llama.cpp、KTransformers以及Ollama框架动态量化部署。
3. 在技术学习的道路上，出色学习资源至关重要。推荐大家参考《人工智能通识教程（微课版）》这本系统多面的入门教
材，结合B站“思睿观通”栏目的配套视频进行学习。此外，欢迎加入ai.kgc.cn社区，以及“AI肖睿团队”的视频号和
微信号，与志同道合的AI爱好者交流经验、分享心得。
附件：DeepSeek私有化部署和一体机,低成本部署,Unsloth R1动态量化部署的三种实现路径
美国在 GenAIL域的L先地位正在被中国迎头赶上,AI 供应链格局将被重塑;开放权重模型正在推动基础模型层商品化,为应用开发者带来新机遇;扩大规模并非通往 AI 进步的途径
突破大模型训练固定思维,敢于尝试在低精度 FP8 的模式下训练大模型,出现了较好的效果,每10年计算成本降低约1000倍，但人们的购买量增加了 10 万倍
DeepSeek大模型的开源,低成本和G性能将大幅降低大模型的获得,部署和应用成本,将加快大模型在 B 端和 C 端应用场景的落地;已应用于端侧、教育、金融、办公、传媒、医疗、智能汽车、企业服务等多个应用场景，应用L域广阔
DeepSeek 降低了单个模型的部署成本,AI 应用有望大规模落地， 推理算力需求将显著增长，相关厂商有望加速进入业绩兑现期,在 AI 应用前沿落地 场景中， AI 应用产业有望迎来共振期
PI 调用层面，DS/OpenAI 的输入费用分别为 0.55/15 美元/百万 token，DS 推理使用成本仅为 OpenAI 的 4%，显著的降低资金门槛，推动了 AI 技术平权
准确数据洞察与自动化效能提升方法论;DeepSeek将在企业服务、科研创新等垂直L域深度渗透;DeepSeek将通过开源战略扩大开发者社区规模，并推出模型微调平台和低代码部署工具
周鸿祎以DeepSeek带来的变革为切入点，深入剖析AI行业发展趋势，并分享了AI技术于创业的应用前景,未来应用将从六大方向实现爆发,企业内部未来一定是多个大模型组合工作
AI生成的回答重复相似,缺乏新意,即使改变提问,无法提供不同的结论;使用更多样的训练数据和算法，提GAI的多样性;优化训练参数， 避免模型陷入局部优
模型难以处理训练集外的复杂场景,模型过度依赖参数化记忆,普通用户难以辨别AI内容的真实性，可能对医疗建议、法律咨询等专业场景的可 靠性产生长期怀疑
DeepSeek技术突破与应用场景,冷启动数据与多阶段优化,本地部署与端云协同,垂直L域深耕（医疗、金融、教育）;智能协作与自动化转型,消费决策与商业研究赋能
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提示语（Prompt）是用户输入给AI系统的指令或信息,包括指令、上下文和期望,为了更有效地进行任务分解，可以采用SPECTRA模型,能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容
