InsightFace源码以及pre-train模型以及使用论文链接：ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition 作者开源代码：GitHub - deepinsight/insightface: State-of-the-art 2D and 3D Face Analysis Project 这篇论文原名是ArcF
文章主要介绍了DeepSeek大模型的本地部署方法、使用方式以及API接入相关内容。首先指出可通过下载Ollama来部署DeepSeek-R1模型，并给出了模型不同参数版本及存储信息。接着说明了如何通过Chatbox官网下载并接入DeepSeek API，以及如何接入本地部署模型。最后提及了DeepSeek官网使用和集成工具使用相关内容。
1、安装ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
2、下载或运行大模型
ollama pull deepseek-r1:70b
ollama run deepseek-r1:70b
3、修改配置文件
vim /etc/systemd/system/ollama.service
内容：
[Service]
# ExecStart=/us
大模型部署文档（一）下载大模型 （可选）如果比赛提供大模型，这个步骤可以省略，不需要操作。1）登录autodl算力云控制台，点击下图箭头连接，点击打开JupyterLab2）打开终端：如下图运行以下命令，下载大模型（可复制以下所有命令，CRTL+v 粘贴到终端，回车，执行所有步骤）cd /root/autodl-tmp
pip install modelscope
modelscope downl
使用Ollama部署deepseek大模型
前置条件
使用英伟达显卡下载cuda驱动
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
Ollama
Ollama 官方版: https://ollama.com/
我的显卡在Windows电脑上面 所以使用Windows的安装方式去安装
若你的显卡是在Linux上面 可以使用如下命令安装
curl -fsSL
一、DeepSeek 大模型1、DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3 大模型DeepSeek-V3 大模型DeepSeek-R1 大模型大模型调用2、DeepSeek 官网访问 DeepSeek-R1
一、移动研发平台EMAS 3.0全新升级欢迎登陆阿里云官网搜索EMAS进行体验！点击进入?移动研发平台EMAS产品详情页1、体验升级：EMAS首采应用设计中心打造的REAL 3D（全真3D）产品全景互动架构，基于自研的WebGL和shader技术，实现场景实时渲染和产品三维互动效果，围绕DevOps协作流串联各个子产品，形成一站式应用平台。2、流程优化：原“工作空间”改为“项目”，进入控制台需要创
本文介绍了在Windows系统上安装和使用Ollama框架及DeepSeek模型的步骤。主要包括：1）安装Ollama程序并自
之前在开发中遇到一个问题，vue项目结合 element ui 使用。但是 element ui 的样式不一定符合我们的需求，这时我们就需要改变它的样式。比如博主使用到了element ui 的对话框，我想要改变这个对话框标题的颜色，所以我需要在页面中审查元素找到对应的标签。但是当我找到并且复制，然后试图去改变它的样式时，怎么都没办法改变。我以为是权重的问题，所以我加 ! important，但是
一：简介 paramiko是用python语言写的一个模块，遵循SSH2协议，支持以加密和认证的方式，进行远程服务器的连接。 由于使用的是python这样的能够跨平台运行的语言，所以所有python支持的平台，如Linux, Solaris, BSD, MacOS X, Windows等，paramiko都可以支持，因此，如果需要使用SSH从一个平台连接到另外一个平台，进行一系列的操作时，para
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2024-07-12 13:38:12
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本文主要参考了 严宽 大神的学习笔记，并在其基础上补充了一点内容，点此查看原文。一、Keras入门-笑脸识别本次我们将：学习到一个高级的神经网络的框架看看如何在几个小时内建立一个深入的学习算法Keras 是为了使深度学习工程师能够很快地建立和实验不同的模型的框架，正如TensorFlow是一个比Python更高级的框架，Keras是一个更高层次的框架，并提供了额外的抽象方法。最关键的是Keras能
在这篇博文中，我将详细介绍“LLaMA-Factory训练DeepSeek大模型+本地部署”的过程。从环境准备到分步指南，再到配置详解和验证测试，我会分享每一步的重要信息，以及在优化技巧和排错指南中的一些有用的建议。这篇文章旨在帮助大家顺利完成大模型的训练并将其成功部署在本地。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境的正确配置。以下是我们需要的前置依赖及其版本兼容性矩阵，以确保不同组件可
Ubuntu部署deepseek-gemma-千问大模型
Hello, 大家新年好。 在这个春节期间最火的显然是 DeepSeek 了。据不负责统计朋友圈每天给我推送关于 Deep
在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 LLaMA-Factory 训练 DeepSeek 大模型并完成本地部署的过程。这将涵盖从环境准备到优化技巧的每一步，确保您能够顺利实现本地模型的训练和部署。接下来，让我们开始吧！
## 环境准备
在开始之前，确保我们有合适的软硬件环境。以下是我们的软硬件要求：
- **硬件**：
- CPU: 至少 8 核心
- RAM: 至少 32GB
由70亿个参数组成的高级语言模型 DeepSeek LLM。它是在一个包含2万亿个英文和中文代币的庞大数据集上从零开始训练的。为了促进研究
原创
2024-09-30 15:41:10
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接前文：Python与设计模式(二)：结构型模式(下)行为型模式主要处理对象间的通信问题，包括责任链模式、命令模式、解释器模式、迭代器模式、观察者模式、状态模式、策略模式、模板模式等。1. 责任链模式责任链模式一般用于任务的链式处理。前一个处理者处理后，任务传递给下一个处理者，直至完成。大家常用的例子是OA系统中的审批流程，比如请假。假设3天以下的假期只需要团队长审批，3天以上的同时需要
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2024-05-16 02:12:42
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