在当今快速发展的技术环境下，人工智能（AI）领域不断推出新的模型和工具，而本地微调已成为推动这些模型适应特定任务的重要手段。本文档提供了深入浅出的指导，帮助读者了解如何在本地环境中微调名为DeepSeek-R1-8b的预训练大模型。文档首先介绍了自身的背景和服务器的准备工作，然后详细说明了模型文件和训练数据集的下载步骤，并指导如何设置相关软件环境，以确保顺利进行微调操作。 文档作者分享了自身从云计算领域转向AI的历程，并强调了该教程的实用性和易懂性。作者还强调了在面对下载大模型文件、管理Python库版本以及处理wandb认证等问题时的解决办法，并将其记录在文档中。因此，本文档不仅是一份操作指南，也反映了作者自身在学习过程中的经验积累。 在服务器和GPU的准备方面，文档中指出了硬件需求，包括服务器的具体配置和重要软件的版本要求。特别提到了使用NVIDIA A40 GPU，如果硬件资源有限，还可以选择参数更少的模型版本。这些信息对读者合理配置环境具有指导意义。 文档还详细解释了“微调”的概念，即利用特定领域的数据集进一步训练预训练模型，以优化其在特定任务上的表现。其中，调整超参数（如学习率、批次大小和训练轮次）是关键步骤。作者尽量使用通俗易懂的语言描述这一过程，以帮助不同背景的读者理解和执行微调操作。 在文件下载方面，文档指导读者如何在国内网络环境下，通过魔搭平台下载模型文件和数据集。这有助于解决因网络限制而无法直接访问一些国外资源的难题。此外，文档中还提供了具体的命令和操作步骤，确保读者能够轻松地完成下载任务。 此外，文档还指导读者如何准备和配置wandb（权重与偏差）账号和token。wandb作为一种流行的机器学习实验跟踪工具，能够帮助用户记录模型训练过程中的各种数据。作者详细说明了如何在wandb官网注册账号并获取认证token，并建议将其记录下来以供后续使用。 文档还提及了如何准备jupyter环境，这是AI研究中常用的一个集成开发环境，能够方便地进行数据处理、模型构建和结果展示等工作。作者以在Ubuntu系统上安装jupyter为例，详细解释了安装步骤。 在整体结构上，文档分为几个主要部分：文档说明与服务器准备、相关文件下载、其他准备步骤和jupyter环境设置。每一部分都明确阐述了操作的目的和步骤，构成了一个系统而全面的教程。特别地，文档中提到的内容对于云计算向AI领域转型的专业人士，或是对AI感兴趣的计算机软件用户来说，都具有很高的参考价值。 本文档为读者提供了一份全面的本地微调DeepSeek-R1-8b模型的保姆级教程，涵盖了从硬件准备、模型下载、数据集获取，到环境配置等多方面内容。它不仅适用于AI领域的新手，也为有经验的研究者提供了实际操作的指导和参考。

内容概要：本文档是关于海光 DCU DeepSeek-R1/V3部署指南，发布于2025年5月9日。DeepSeek-R1和 DeepSeek-V3是深度求索公司开发的高性能自然语言处理模型，前者专注于复杂逻辑推理任务，后者为通用NLP模型。文档详细介绍了在海光 DCU上部署 DeepSeek推理环境所需的步骤，包括基础环境依赖安装（如 DCU驱动和 Docker安装）、模型下载方式（推荐三种下载渠道：SCNet超算互联网、Huggingface、Modelscope）、不同型号 DCU的推理环境部署（针对 K100AI和 Z100/K100系列，使用 vllm、ollama、Pytorch框架）、以及 Webui+server可视化交互部署。此外，还提供了详细的命令行示例和环境变量设置说明。 适合人群：具备一定Linux系统管理和深度学习框架使用经验的IT技术人员或运维人员，特别是从事自然语言处理和AI模型部署的相关人员。 使用场景及目标：①为用户提供详细的步骤指导，确保在海光 DCU上顺利部署 DeepSeek模型；②帮助用户理解各个框架（vllm、ollama、Pytorch）的具体配置和使用方法；③提供模型下载和环境变量设置的详细说明，确保模型能够高效运行；④通过可视化交互工具（如 Anythingllm和 DCU智能助手），提升用户体验和操作便捷性。 其他说明：文档附带了丰富的参考链接，涵盖了从基础环境搭建到高级模型推理的各个方面，为用户提供全面的技术支持。同时，文档提供了多种模型下载渠道和预配置的 Docker镜像下载链接，便于用户快速获取所需资源。

内容概要：本文详述了使用 DeepSeek R1 Distill 实现大模型微调入门的实际操作。主要内容涵盖如何利用 unsloth 工具快速加载和设置 DeepSeek R1 模型（包括 LLaMA 和 Qwen），并对模型进行了医学问题回答的实验，指出了初步效果欠佳的现象。接着，采用一种最小可行性实验方法对模型进行小规模微调以改善问答质量，具体展示了从数据集准备、模型设置、训练启动到初步验证的全过程。最后扩展到了全量数据的大规模微调，提升了医学专业问答的效果，实现了更为精确的答案输出。 适合人群：从事深度学习研究和技术人员，特别是对大规模语言模型及其医学应用场景感兴趣的科研人员及工程师。 使用场景及目标：本教程适合希望通过快速入门和动手实践深入了解大模型在医学领域的问答系统建设的专业人士。通过此项目的学习，读者可以掌握如何有效地使用 unsloth 对现有大模型进行特定领域内的精细调整，并优化其性能。 其他说明：为了更好地理解和复现实验过程，文中不仅提供了必要的代码片段，还给出了详细的配置细节。此外，在实验过程中涉及的关键参数选择也有较为深入的介绍。

kernel_xiaomi_cepheus-2:小米米9（cepheus）的内核源代码|英特尔:registered:开发人员专区基于CAF标签LA.UM.9.1.r1-07500-SM​​xxx0.0 | 4.14稳定合并

在当今人工智能技术飞速发展的时代，大语言模型的应用越来越广泛。DeepSeek - R1 作为一款强大的语言模型，能够为用户提供丰富的知识和智能交互体验。Ollama 是一个方便在本地运行大型语言模型的工具，它允许用户在本地设备上部署和使用模型，无需依赖云端服务，这不仅增强了数据隐私性，还能避免网络延迟带来的影响。本指南将详细介绍在 Windows 11 系统上使用 Ollama 本地部署 DeepSeek - R1 的具体步骤。 我们需要了解硬件要求。建议使用性能较强的多核处理器，如英特尔酷睿 i7 或更高版本，或者 AMD Ryzen 7 及以上系列。多核 CPU 能够提供足够的计算能力来处理模型的推理任务，提高响应速度。如果有 NVIDIA GPU 会更好，特别是具有 CUDA 支持的显卡，如 NVIDIA GeForce RTX 30 系列或更高端的型号。GPU 可以显著加速模型的推理过程，提升性能。至少需要 16GB 以上的内存，最好是 32GB 或更多。因为 DeepSeek - R1 模型在运行时会占用大量内存，足够的内存可以确保模型的稳定运行。准备至少 20GB 以上的可用磁盘空间，用于存储模型文件和相关数据。建议使用固态硬盘（SSD），其读写速度远高于机械硬盘，能够加快模型的加载和运行速度。 软件要求包括确保你的 Windows 11 系统已经更新到最新版本，以保证系统的稳定性和兼容性。从 Ollama 官方网站下载适用于 Windows 的安装包。下载完成后，双击安装包，按照安装向导的提示完成安装。安装过程中可以选择默认的安装路径，也可以根据自己的需求进行自定义设置。 接下来，我们需要启动 Ollama 服务。安装完成后，打开命令提示符（CMD）或 PowerShell。在命令行中输入以下命令启动 Ollama 服务：ollama serve。启动成功后，你会看到一些提示信息，表明 Ollama 服务已经开始运行。此时，Ollama 会在本地监听端口11434，等待用户的请求。 然后，我们需要从 Ollama 的模型库中拉取 DeepSeek - R1 模型。在启动 Ollama 服务的命令行窗口中，输入以下命令：ollama pull deepseek - r1。这个过程可能需要一些时间，具体取决于你的网络速度。拉取过程中，Ollama 会从模型库中下载 DeepSeek -R1 模型的文件，并将其存储在本地的模型目录中。在下载过程中，你可以看到下载进度的提示信息。 为了确保模型已经成功下载到本地，可以使用以下命令查看本地已有的模型列表：ollama list。在输出结果中，如果能够看到 “deepseek - r1” 模型，说明模型已经成功拉取到本地。 当模型成功拉取后，就可以使用以下命令来运行 DeepSeek - R1 模型，并向其发送提示信息进行交互：ollama run deepseek - r1 "你想要询问的内容"。模型会根据你输入的提示信息进行分析和处理，并返回相应的回答。等待片刻后，你将在命令行中看到DeepSeek - R1 模型给出的回答。 此外，还可以通过 REST API 与 DeepSeek - R1 模型进行交互。以下是一个使用 Python 的示例代码：import requests data = { "model": "deepseek - r1", "prompt": "介绍一下北京的旅游景点" } response = requests.post('http://localhost:11434/api/generate', json=data) print(response.json()["response"])。将上述代码保存为一个 Python 文件（例如 test.py），然后在命令行中运行 python test.py，就可以通过REST API 向 DeepSeek - R1 模型发送请求并获取响应。 Ollama 还允许用户通过 Modelfile 自定义模型的参数。具体操作可以参考相关的文档和教程。 以上就是在 Windows 11 系统上使用 Ollama 本地部署 DeepSeek - R1 的详细步骤。希望这份指南能帮助你顺利完成部署，并体验到 DeepSeek - R1 模型带来的智能交互乐趣。

ANSYS Electronics Suite 2022 R1 Crack文件

ANSYS Electronics Suite 2023 R1 x64.z02

ANSYS Electronics Suite 2023 R1 x64.z01

### CFD-Fluent算例仿真手册2021-R1知识点详解 #### 一、CFD Fluent简介 CFD（Computational Fluid Dynamics）是一种利用数值分析和数据结构技术求解流体力学问题的方法。Fluent是Ansys公司旗下的一个高性能计算流体动力学软件，广泛应用于航空航天、汽车制造、电子设备等多个领域。Fluent以其强大的功能和易用性著称，能够模拟复杂的流动现象，包括但不限于湍流、多相流以及化学反应等。 #### 二、高超声速飞行器仿真实例解析 在“CFD-Fluent算例仿真手册2021-R1”中，关于高超声速飞行器的仿真案例是该手册的一大亮点。高超声速飞行器通常指速度超过5马赫的飞行器，这类飞行器在大气层内高速飞行时会产生极端高温和复杂的气动特性。因此，在设计过程中需要通过CFD仿真来优化其外形设计，预测气动加热情况，并评估热防护系统性能。 **具体步骤如下：** 1. **几何建模与网格划分：** - 使用Ansys Workbench中的ICEM CFD或Ansys Meshing进行几何模型的创建与网格划分。 - 考虑到高超声速流动中存在激波和边界层分离等复杂现象，需要对这些区域进行精细网格划分以提高计算精度。 2. **物理模型选择：** - 对于高超声速流动，通常采用Euler方程或Navier-Stokes方程进行模拟。 - 在处理高焓流场时，还需要考虑化学反应和非平衡效应等因素。 3. **边界条件设置：** - 设置入口速度为高超声速，出口边界可以采用超声速出口条件。 - 表面边界条件需根据实际热防护材料性质设置相应的热导率和比热容。 4. **求解设置：** - 选择合适的求解算法（如压力基或密度基）以及收敛准则。 - 对于瞬态仿真，还需设置时间步长和总仿真时间。 5. **结果后处理与分析：** - 利用Ansys Fluent自带的后处理工具或导入Ansys CFX-Post进行数据分析。 - 分析结果主要包括气动加热分布、流场结构以及压力分布等关键指标。 #### 三、等离子体及其在高超声速流动中的应用 随着飞行器速度的提高，当达到一定速度（通常为5-6马赫）时，飞行器周围的空气会被压缩至极高温度，形成等离子体鞘套。这种等离子体鞘套不仅影响飞行器的热防护性能，还可能干扰无线电信号传输，成为高超声速飞行面临的一大挑战。 **等离子体鞘套的主要特点：** - **电离程度：**等离子体由电子、离子组成，其电离程度随温度升高而增加。 - **热导率：**相比气体，等离子体具有更高的热导率，这意味着飞行器表面将承受更大的热负荷。 - **电磁屏蔽效应：**等离子体对电磁波有吸收作用，可能导致通信中断。 **等离子体鞘套仿真方法：** 1. **化学反应模型：** - 建立准确的化学反应模型，考虑电子激发、解离、复合等过程。 - 需要精确计算各种反应速率常数以及等离子体组分浓度。 2. **电磁场耦合：** - 为了研究等离子体鞘套对无线电信号的影响，需建立电磁场与流动场之间的耦合关系。 - 这涉及到电磁场求解器与CFD求解器之间的数据交换。 3. **多物理场耦合：** - 实现流场、热场、化学反应场以及电磁场之间的耦合，全面评估等离子体鞘套对飞行器性能的影响。 #### 四、结语 “CFD-Fluent算例仿真手册2021-R1”提供了丰富的案例和详细的步骤指导，对于从事高超声速飞行器设计与研发的工程师来说是一份非常有价值的参考资料。通过学习该手册中的实例，不仅可以加深对CFD理论的理解，还能掌握先进的仿真技术，从而更好地应对未来航空领域的挑战。

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