文章介绍了一款面向开发人员的在线资源——开发百科全书。该工具旨在帮助开发人员理解复杂的技术术语和工具，并为他们提供清晰、简洁的解释。文章提到了开发百科全书的特点是如何通过卡片形式将信息分解成小块，易于理解，同时包含简单的定义、有用的示例和图像。此外，文章还强调了该工具的开源性质，并鼓励开发人员共同贡献，扩充内容。常见的问题解答部分提供了关于技术栈、工具使用、项目耗时以及创建者的信息。总的来说，这篇文章是关于开发百科全书的介绍和使用。
文章摘要： 本文提供了在本地安装和使用 DeepSeek-R1 的分步指南。文章首先介绍了 DeepSeek-R1 作为强大的开源推理模型在 AI 社区的影响，以及其独特之处在于其强化学习方法和高度可扩展性。接着，文章强调了在本地安装 DeepSeek-R1 的先决条件和系统要求。然后，详细描述了使用 NodeShift 的 GPU 驱动虚拟机在本地安装 DeepSeek-R1 的过程，包括设置帐户、创建 GPU 节点、选择 GPU 配置和身份验证方法等步骤。文章还讨论了 DeepSeek-R1 的性能和优越性，以及与其他顶级模型的对比。总的来说，本文为想要在本地安装和使用 DeepSeek-R1 的读者提供了详细的指导和信息。 关键词：DeepSeek-R1、本地安装、AI、人工智能、工具、编程、Ollama、vLLM、Transformers、NodeShift、GPU 驱动虚拟机。
摘要：本文介绍了如何设置Ollama并在本地运行DeepSeek R1以获取强大的RAG系统。首先，介绍了Ollama、LangChain、RAG和DeepSeek R1的基本概念。然后，详细阐述了它们如何协同工作。接着，强调了为何要在本地运行DeepSeek R1的益处。最后，按照步骤介绍了如何安装Ollama，并在Ollama上运行DeepSeek R1，以及如何使用Streamlit设置RAG系统。
