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Résumé des FAQ pour une utilisation profonde

Feb 19, 2025 pm 03:45 PM
git 视频教程 工具 ai ai工具 区别 常见问题 api调用 DeepSeek

Guide de l'utilisateur de l'outil AI Deepseek et FAQ

Deepseek est un puissant outil intelligent AI.

Résumé des FAQ pour une utilisation profonde

FAQ:

  1. Différences entre différentes méthodes d'accès: Il n'y a pas de différence de fonction entre la version Web, la version de l'application et les appels API, et l'application est juste un wrapper pour la version Web. Le déploiement local utilise un modèle de distillation, qui est légèrement inférieur à la version complète de Deepseek-R1, mais le modèle 32 bits a théoriquement une capacité de version complète de 90%.

  2. Qu'est-ce que SillyTavern? SillyTavern est une interface frontale qui nécessite d'appeler le modèle AI via l'API ou Olllama.

  3. Qu'est-ce qui rompt la limite? Les modèles AI ont souvent des restrictions morales intégrées, les limites de rupture signifient contourner ces restrictions grâce à des mots rapides spécifiques pour accéder à plus de contenu.

  4. Raisons de l'interruption des réponses de l'IA: Votre réponse peut aborder des sujets sensibles et être filtrés par examen secondaire.

  5. Comment contourner les restrictions morales de l'IA? Veuillez vous référer aux ressources pertinentes dans le fichier de groupe (en raison des limites des règles de groupe, veuillez visiter le groupe illimité pour plus de ressources).

  6. L'IA est-elle déployée par NVIDIA complète? nvidia déploie le modèle 671b complet, mais peut répondre lentement que la version officielle, en particulier lorsqu'il s'agit d'un texte long.

  7. Y a-t-il une restriction de contexte pour Deepseek? Comment percer? Il existe des restrictions de contexte. Par exemple, appeler l'API dans Cherry peut ajuster la longueur du contexte dans les paramètres du modèle.

  8. Comment se déployer localement? Veuillez vous référer au tutoriel vidéo de l'hôte UP Nathmath of B Station: BV1NGF2YTE8R (tutoriel pour le déploiement local complet du modèle d'inférence R1 Deepseek).

  9. Comment choisir la bonne taille de modèle? Référez également à la vidéo de Nathmath. En bref, pour les utilisateurs de cartes graphiques indépendantes (de préférence n cartes), la taille de la mémoire plus la taille de la mémoire vidéo détermine la taille du modèle la plus appropriée. Par exemple, la carte graphique 4050 (mémoire vidéo 8G) a une mémoire 16G, il est recommandé de choisir le modèle 14B.

  10. Comment fonctionner après que Cherry Studio soit connecté? Une fois que Cherry Studio a terminé la connexion, revenez à l'interface principale et que vous pouvez sélectionner le modèle au-dessus de l'interface principale. La version Nvidia de Deepseek est nommée Deepseek-AI / Deepseek-R1.

  11. Comment utiliser des fichiers .md? .md Les fichiers sont des fichiers texte au format Markdown.

  12. Git et Node.js peuvent-ils être installés sur d'autres disques? Il est recommandé de l'installer sur le même disque pour éviter les erreurs de configuration ultérieures.

  13. Deepseek est-il complet dans 360 nm AI? Non, Deepseek en 360 nm AI n'est pas une version complète, et ses capacités sont faibles et non recommandées.

  14. La raison pour laquelle la vitesse de réponse AI ralentit? La quantité de calcul de l'IA augmentera avec l'augmentation de la longueur du texte, ce qui est normal pour ralentir.

  15. La raison pour laquelle la sortie AI est vide? Il peut être causé par des cyberattaques externes.

  16. DIALOGUE DES RECORDSEMENTS DU RECORD EN SAUX? Les appels API sont enregistrés localement et durent pour une période illimitée (sauf supprimer manuellement). L'heure d'économie des versions Web et APP est actuellement inconnue.

  17. sont les modèles de version Web et d'application Version 671B? Oui.

  18. Les outils tels que Chatbox peuvent se connecter directement à l'API? Actuellement, il est impossible de se connecter directement à l'API officielle.

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L'embellissement XML améliore essentiellement sa lisibilité, y compris l'indentation raisonnable, les pauses-lignes et l'organisation des étiquettes. Le principe est de traverser l'arbre XML, d'ajouter l'indentation en fonction du niveau et de gérer les balises et les balises vides contenant du texte. La bibliothèque XML.ETREE.ElementTree de Python fournit une fonction Pretty_xml () pratique qui peut implémenter le processus d'embellissement ci-dessus.

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La validation du format XML consiste à vérifier sa structure et sa conformité avec DTD ou schéma. Un analyseur XML est requis, tel que ElementTree (Basic Syntax Heatking) ou LXML (vérification plus puissante, prise en charge XSD). Le processus de vérification implique l'analyse du fichier XML, le chargement du schéma XSD et l'exécution de la méthode AssertValid pour lancer une exception lorsqu'une erreur est détectée. La vérification du format XML nécessite également de gérer diverses exceptions et de mieux comprendre le langage du schéma XSD.

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La question de savoir si la modification du contenu XML affecte la structure dépend de la nature de la modification. Le simple fait de modifier le contenu du texte n'affecte généralement pas la structure, mais les modifications impliquant l'ajout / suppression d'éléments, la modification des attributs ou la vérification de l'échec de la validité affecteront la structure. Comprendre le schéma XML, utiliser des analyseurs XML, écrire des tests unitaires et adopter le versioning minimise l'impact et les risques, assurant l'intégrité et la cohérence des structures XML.

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