【DeepSeek微调实践】DeepSeek-R1大模型基于MS-Swift框架部署/推理/微调实践大全

【DeepSeek微调实践】DeepSeek-R1大模型基于MS-Swift框架部署/推理/微调实践大全

系列篇章💥

No.文章
01【DeepSeek应用实践】DeepSeek接入Word、WPS方法详解:无需代码,轻松实现智能办公助手功能
02【DeepSeek应用实践】通义灵码 + DeepSeek:AI 编程助手的实战指南
03【DeepSeek应用实践】Cline集成DeepSeek:开源AI编程助手,终端与Web开发的超强助力
04【DeepSeek开发入门】DeepSeek API 开发初体验
05【DeepSeek开发入门】DeepSeek API高级开发指南(推理与多轮对话机器人实践)
06【DeepSeek开发入门】Function Calling 函数功能应用实战指南
07【DeepSeek部署实战】DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B:本地部署与API服务快速上手
08【DeepSeek部署实战】DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B:Web聊天机器人部署指南
09【DeepSeek部署实战】DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B:基于vLLM 搭建高性能推理服务器
10【DeepSeek部署实战】基于Ollama快速部署DeepSeek-R1系列模型实战指南(Linux)
11【DeepSeek部署实战】基于Ollama+Chatbox零成本部署DeepSeek-R1系列模型攻略(Windows)
12【DeepSeek开发实战】DeepSeek-R1-Distill-Qwen与LangChain的本地大模型应用开发指南
13【DeepSeek部署实战】一键本地推理,DeepSeek-R1 蒸馏模型 + llama.cpp 部署教程
14【DeepSeek应用实践】手把手教程:用 AnythingLLM + Ollama + DeepSeek-R1 搭建本地企业知识库
15【DeepSeek微调实践】DeepSeek-R1大模型基于MS-Swift框架部署/推理/微调实践大全

目录


一、引言

随着大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域的广泛应用,如何高效部署、推理和微调这些模型成为了一个重要的研究方向。DeepSeek - R1 作为一款在推理能力方面表现突出的大型语言模型,凭借其独特的架构设计与先进的训练技术,在各类推理任务中脱颖而出。而 MS - Swift 框架则为大模型的高效部署提供了全面且强大的支持,两者结合,为开发者和研究人员提供了极具潜力的技术方案。本文将深入且细致地阐述基于 MS - Swift 框架的 DeepSeek - R1 模型在部署、推理和微调方面的实践操作,帮助大家快速掌握并熟练运用这一技术组合,从而在自然语言处理相关项目中充分发挥其优势。

二、MS-Swift 框架简介

MS - Swift 是一款专为大模型部署而精心打造的高效框架,具备出色的兼容性与丰富的功能特性。在模型类型支持上,无论是专注于文本处理的纯文本模型,还是融合文本、图像、音频等多种信息模态的多模态模型,亦或是擅长文本序列分类任务的序列分类模型,MS - Swift 均能为其提供适配的部署环境。另外在功能层面,MS - Swift 框架提供了基于 Gradio 的 Web UI。Gradio 作为开源的界面构建工具,能够以直观、便捷的方式搭建起用户与模型交互的可视化界面,即便非专业开发人员也能轻松上手,通过简单操作与模型进行对话、输入指令等。

三、DeepSeek-R1 模型简介

DeepSeek-R1 是一款专为提升推理能力而设计的大型语言模型。它

Read more

OpenClaw 最新保姆级飞书对接指南教程 搭建属于你的 AI 助手

OpenClaw 最新保姆级飞书对接指南教程 搭建属于你的 AI 助手

OpenClaw 最新保姆级飞书对接指南教程 搭建属于你的 AI 助手 OpenClaw 是一款开源的本地 AI 助手,本篇 OpenClaw 安装教程将手把手教你在 Linux 系统下部署最新版 OpenClaw,并完成飞书机器人对接。OpenClaw 支持在你自己的服务器上运行,通过飞书、WhatsApp、Telegram 等聊天工具交互。与云端 SaaS 服务不同,OpenClaw 让你完全掌控数据隐私,可以执行系统命令、浏览网页、管理文件,甚至编写代码——是你的专属开源 AI 助手。 注意:本教程在 Linux 系统下进行 OpenClaw 是什么? OpenClaw(原名 Clawdbot,后更名为 Moltbot,现正式命名为 OpenClaw)是一个运行在你本地环境的高权限 AI 智能体。

By Ne0inhk
微调模型成本太高,用RAG技术,低成本实现AI升级

微调模型成本太高,用RAG技术,低成本实现AI升级

文章目录 * 大模型 RAG 技术深度解析:从入门到进阶 * 一、大语言模型(LLM)的三大痛点 * 1.1 幻觉问题:一本正经地胡说八道 * 1.2 时效性问题:知识更新不及时 * 1.3 数据安全问题:敏感信息泄露风险 * 二、RAG 技术:检索增强生成 * 2.1 RAG 的定义 * 2.2 RAG 的架构 * 2.2.1 检索器模块 * 2.2.2 生成器模块 * 三、使用 RAG 的八大优势 * 3.1 可扩展性:减少模型大小和训练成本 * 3.

By Ne0inhk
人工智能:计算机视觉的基础与应用

人工智能:计算机视觉的基础与应用

第十二篇:计算机视觉的基础与应用 学习目标 💡 理解计算机视觉的基本概念和重要性 💡 掌握计算机视觉中的图像处理技术、特征提取方法、常用模型与架构 💡 学会使用计算机视觉库(OpenCV、PIL、PyTorch、TensorFlow)进行图像处理、特征提取和模型训练 💡 理解图像分类、目标检测、语义分割等任务的实现方法 💡 通过实战项目,开发一个完整的计算机视觉应用 重点内容 * 计算机视觉的基本概念 * 图像处理技术(图像预处理、增强、滤波) * 特征提取方法(HOG、SIFT、ORB) * 常用模型与架构(LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、YOLO) * 实战项目:计算机视觉应用开发(图像分类、目标检测等) 一、计算机视觉基础 1.1 计算机视觉的基本概念 计算机视觉(Computer Vision)是人工智能的一个重要分支,它涉及计算机与图像之间的交互。其目标是让计算机能够理解和解释图像内容,

By Ne0inhk
如何把 AI 大语言模型接入个人项目

如何把 AI 大语言模型接入个人项目

通过 Python 把 AI 大语言模型接入自己的项目 本文以开源项目 HuluAiChat 为例,说明如何用 Python 将任意「OpenAI 兼容」的 AI 聊天模型接入到自己的应用里。读完你将掌握:如何用 openai 库的每一类参数与用法、最小可运行示例、以及如何复用到你的项目中。 目录 * 一、为什么要自己接入 AI 聊天? * 二、用 Python 调用 AI 聊天:参数、函数与用法详解(核心) * 三、HuluChat 项目简介 * 四、整体架构:分层与职责 * 五、流式发送消息的完整流程 * 六、核心代码解析:Chat 抽象与 OpenAI 实现

By Ne0inhk