本文介绍了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概念，提供清晰简洁的解释和示例。文章还提到了如何贡献内容到该百科全书中，并解答了一些常见问题。该工具对于所有水平的开发人员都非常有用，无论是新手还是经验丰富的开发者。摘要强调这是一个简单易用的在线资源，帮助开发人员理解技术语言和概念。
文章摘要： 本文提供了在本地安装和使用DeepSeek-R1模型的分步指南。首先，介绍了DeepSeek-R1的特点和优势，包括其强大的推理能力、混合专家架构、高度可扩展性和成本效益。接着，文章强调了与传统的LLM模型相比，DeepSeek-R1在洞察推理过程和关键基准上的优化性能。然后，文章介绍了在本地安装DeepSeek-R1的先决条件和要求，包括系统配置、GPU要求等。接下来，文章详细阐述了使用NodeShift云服务在本地设置和运行DeepSeek-R1模型的步骤，包括创建GPU节点、选择GPU配置、身份验证方法等。最后，文章提供了关于使用Ollama、vLLM或Transformers等工具进行本地安装的额外信息。 关键词：DeepSeek-R1、本地安装、AI、人工智能、工具、编程、Ollama、vLLM、Transformers
摘要：本文介绍了如何设置Ollama并在本地运行DeepSeek R1模型，以构建一个强大的RAG系统。首先，介绍了每个工具的重要性和作用，包括Ollama、LangChain、RAG和DeepSeek R1。然后，详细阐述了它们如何协同工作以构建AI驱动的应用程序。接着，解释了为什么要在本地运行DeepSeek R1，包括隐私、速度、成本和定制等方面的益处。随后，提供了安装Ollama的步骤和如何在Ollama上运行DeepSeek R1的详细说明。最后，介绍了如何使用Streamlit设置RAG系统。本文旨在帮助读者了解如何设置和使用这些工具来构建强大的AI应用程序。
