文章编号:16899时间:2025-02-10人气:
随着DeepSeek的火爆出圈,人们对于AI的需求与日俱增,传统的仅在网页端和App端使用DeepSeek的方式已不能满足所有用户的需求。
于是,一种全新的趋势正在兴起——人们开始尝试将DeepSeek进行本地化部署。
这是AI技术在中国市场的独特现象,已经引发了广泛的关注与热议。
本地化部署,即将DeepSeek的AI大模型安装到本地计算机内,不依赖网络或云服务,以实现更快速、更稳定的服务响应。
近期,不少用户在视频网站上分享了如何将DeepSeek部署到本地计算机的教程,其中一些视频的浏览量更是超过百万。
这一现象不仅推动了DeepSeek的普及,更使其成为了AI领域的热门话题。
随着DeepSeek引发本地部署热潮,教人部署DeepSeek也成为了一门生意。
在电商平台搜索DeepSeek本地部署,就会发现不少店铺已经开辟了相关的服务。
这些服务的单价从几元到几十元不等,近期已有上千人购买。
一位尝试过部署的AI爱好者告诉记者,网络端运行响应速度较慢,并且访问量过大时,时常出现服务器繁忙。
为了获得更好的使用体验,他选择采用DeepSeek进行本地部署。
对于个人用户而言,本地部署还支持根据需求进行定制化修改,并且由于数据不上云,可以满足隐私需求。
值得一提的是,DeepSeek已经发布了不同参数的模型,从10亿参数到6710亿参数不等。
由于个人电脑手机等设备的计算资源受限,大型的DeepSeek模型如6710亿参数的版本往往无法在所有设备上实现本地部署。
普通笔记本电脑通常只能部署10亿参数的版本,而配备高性能GPU的计算机则可以运行更大参数的版本。
从本地部署的效果来看,模型的参数越小,其回答质量往往会较差。
在这一热潮下,专门用于PC的AI处理器芯片也迎来了发展机遇。
华为、联想、戴尔等电脑品牌纷纷推出的AIPC,搭载有专门处理AI大模型计算的处理器芯片,可在本地部署并流畅运行上百亿参数的AI大模型。
但是,配备这些高性能芯片和显卡的AIPC售价往往较高。
对此,一些人质疑其是否值得为企业投入大量资金进行AI大模型的本地部署。
除了个人用户之外,企业也开始尝试DeepSeek的本地部署。
一些面向工业领域的企业,如蒂姆维澳,已经开始将DeepSeek与业务深度融合,尝试在工业现场进行危险作业的识别、隐患排查和产品质检等功能。
这类企业选择本地部署的主要原因在于数据安全和涉密性的需求。
一些对于数据安全要求较高的国企、军工、医疗设备企业往往要求实施本地部署的方案。
除了工业领域,信息检索、文档处理、行业研究、市场研判等领域的企业也开始尝试DeepSeek的本地部署。
国金证券分析师指出,随着企业对本地化部署的要求不断扩大,国产推理算力的需求量将增加。
加上美国对高端芯片的封禁,国产芯片算力企业将迎来较大的发展机遇。
DeepSeek的本地部署正在成为个人和企业用户的新选择。
随着AI技术的不断发展和普及,未来会有更多的应用场景和商业模式出现。
对此,我们需要持续关注并积极探索,以便在AI时代取得更多的机遇和突破。
同时,我们也需要关注到数据安全和隐私保护的问题,确保在享受技术便利的同时,保护好自己的合法权益。
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