最新SparkAi系统源码V6.7.1/ChatGPT系统源码+deepseek-r1-671B 一、核心功能 支持DeepSeek最新思考推理模型deepseek-r1-671B满血版、最新GPT4.5大模型、claude-3-7大模型；支持电脑PC、手机移动H5自适应。 1、AI模型：支持OpenAI-GPT全模型和国内AI全模型+三方主流大模型 2、AI绘画动态全功能（文生图、图生图、垫图混图、AI换脸、VaryRegion局部编辑重绘等）、DALL-E2/E3绘画 3、支持AI智能体，可前台自定义添加 4、支持AI视频生成 5、文档分析、识图理解、GPT联网、联网读取分析网页等 6、插件系统、内部支持各类插件并会持续开发更多插件 7、支持语音模式、可与ai直接语音对话支持 二、使用安装教程 环境要求 Nginx >= 1.19.8 MySQL >= 5.7或者MySQL 8.0 PHP-7.4 PM2管理器 5.5 Redis 7.0.11 Node版本：>=16.19.1 在代码中我们提供了基础 环境变量文件配置文件env.example，使用前先去掉后缀改为.env文件即可

在当今信息化迅猛发展的时代，人工智能模型的应用已经渗透到各行各业中，为各行各业的发展带来了深刻的影响。在众多的人工智能模型中，deepseek-r1作为一款先进的大模型，以其高效的性能和强大的功能被广泛应用于多个领域，但其高昂的使用成本令许多中小型企业望而却步。为了解决这一问题，本文将详细介绍如何使用Spring Boot和Spring AI框架调用deepseek-r1模型的API，实现本地免费使用。 需要了解deepseek-r1模型的基本情况。deepseek-r1是由Ollama公司开发的一款人工智能大模型，它具备强大的语言理解和生成能力，能够处理各种复杂的自然语言处理任务。然而，由于deepseek-r1模型通常需要通过云端进行调用，这不仅增加了数据传输的风险，也可能因网络不稳定等原因影响模型的性能。 为了解决上述问题，Ollama公司提供了深度学习模型的本地部署方案。本地部署意味着将模型直接运行在用户的计算机或服务器上，无需依赖云端服务。这样做的好处是，不仅可以有效降低数据泄露的风险，还能确保模型运行的稳定性和速度。此外，本地部署也使得用户能够完全掌控模型的运行环境，根据自身需要进行相应的调整和优化。 而Spring Boot和Spring AI作为流行的Java开发框架，为AI模型的本地部署提供了极大的便利。Spring Boot是一套简化Spring应用开发的框架，它能够帮助开发者快速搭建独立的、生产级别的Spring基础应用。Spring AI则是Spring Boot中的一个模块，它提供了一系列集成人工智能和机器学习库的功能。 通过使用Spring Boot和Spring AI，开发者可以更加便捷地集成和调用deepseek-r1模型的API。这不仅降低了开发的技术门槛，也加速了开发的进程。此外，由于Spring Boot和Spring AI都是开源项目，用户可以免费使用，这意味着在本地部署和调用deepseek-r1模型的过程中，用户无需为开发框架支付额外的费用。 在具体的实现步骤中，首先需要在本地环境安装和配置好Spring Boot和Spring AI框架。然后，根据Ollama公司提供的API接口文档，编写相应的代码来实现对deepseek-r1模型的调用。在实现过程中，开发者需要关注如何正确地构造请求数据，如何处理响应数据，以及如何优化模型的调用性能等问题。 通过上述步骤，就可以实现在本地环境中免费使用deepseek-r1模型的目的。这不仅为中小型企业提供了成本上的便利，还为AI模型的普及和发展做出了贡献。当然，在本地部署和使用过程中，用户也需要关注模型的更新、维护以及安全性问题，确保在享受便利的同时，也能保证系统的安全稳定运行。 总结而言，使用Spring Boot和Spring AI框架调用deepseek-r1模型，实现本地免费使用，不仅降低了技术门槛，还节约了成本，为AI模型的广泛应用提供了更多的可能性。随着技术的不断进步和开源项目的普及，我们可以预见到未来将有越来越多的开发者能够参与到人工智能模型的应用与创新中来。

标题"P8B75-M LX PLUS R1.00.zip"指的是华擎（ASRock）P8B75-M LX PLUS主板的R1.00版本BIOS更新包。这款主板是基于Intel B75芯片组设计的，适用于Intel LGA 1155插槽的处理器，如第二代和第三代的Intel Core i7、i5和i3系列。BIOS（基本输入输出系统）是计算机启动时加载的第一个软件，它控制硬件初始化，提供操作系统与硬件之间的接口。 描述中提到的"P8B75-M LX PLUS R1.00A BIOS 左右两个 实测能开机的BIOS"意味着这个压缩包包含两个不同的BIOS版本，分别标记为“左”和“右”。这可能是由于BIOS更新过程中可能遇到的问题，例如某些硬件配置或固件更新可能导致无法正常启动。因此，提供两个版本是为了增加成功率，确保至少有一个BIOS可以正常引导系统开机。 标签"10"可能代表了该BIOS的稳定性和兼容性评分，或者表示这是第10次重大更新。不过，具体含义需要查看官方文档来确认。 在压缩包内，我们有两个子文件，"B75 左.zip"和"B75 右.zip"，这两个文件应该分别对应描述中的“左右两个”BIOS。通常，用户需要根据指导选择一个进行更新，或者在遇到问题时尝试另一个版本。 BIOS更新的过程通常是为了解决硬件兼容性问题、提升性能、增强稳定性或者修复已知的安全漏洞。对于P8B75-M LX PLUS主板的用户来说，升级到R1.00A BIOS可能会带来以下潜在的好处： 1. **硬件支持**：新的BIOS可能添加了对新处理器或内存模块的支持。 2. **性能提升**：优化了内存频率设定，可能提升系统的整体性能。 3. **稳定性改进**：修复了一些可能导致系统崩溃或蓝屏的错误。 4. **新功能**：可能引入了新的BIOS设置选项，让用户能够更好地定制系统配置。 5. **安全更新**：修补了可能被利用的安全漏洞，保护系统免受恶意攻击。 在执行BIOS更新之前，用户必须确保已经备份了重要数据，因为更新过程中如果出现故障，可能导致系统无法启动。同时，遵循官方提供的更新指南，正确地使用工具进行更新，比如使用华擎的"ASRock Update"程序，或者通过USB闪存盘进行更新。 P8B75-M LX PLUS R1.00.zip文件是华擎P8B75-M LX PLUS主板的一次重要更新，包含了两个可选的BIOS版本，旨在提高用户的系统稳定性和兼容性。对于拥有该主板的用户来说，适时更新BIOS可以充分利用硬件潜力，并保持系统的安全性。

计算机的IP设置192.168.1.2，网关设置192.168.1.1，把路由和电脑连接好之后。 按住路由的复位键不要松开，然后接通电源后也不要松开，心中默数30秒后放开复位键，之后再浏览器输入192.168.1.1进入华信联创bootloader UI环境页面下web直接刷，刷机的时候可能比较慢出现英文后再等待2分钟左右路由器自己重启，不要手动重启，等待路由自己重启即可。（看状态灯都灭掉了重新闪烁到正常状态） ②按住复位键接通电源，保守30秒放开复位键，手动设置ip地址192.168.1.2子网掩码255.255.255.0默认网关空)

**Android Studio 汉化教程** Android Studio 是Google推出的一款集成开发环境（IDE），专为Android应用开发设计，提供了一系列强大的工具，包括代码编辑器、调试器、模拟器等，帮助开发者高效地创建高质量的Android应用。在面对英文界面可能带来的语言障碍时，汉化版的Android Studio可以提供更加友好的中文界面，提升开发者的使用体验。 **汉化包的使用步骤：** 1. **下载汉化包**：你需要下载适用于Android Studio 3.4_r1版本的汉化包，即"AndroidStudio_3.4_r1汉化包"。这个版本的汉化包是针对Android Studio 3.4的第一个修订版进行的本地化处理。 2. **找到软件安装路径**：汉化包的安装需要知道Android Studio的安装位置。通常，Android Studio会被安装在你计算机上的一个特定文件夹下，例如在Windows系统中，可能位于`C:\Program Files\Android\Android Studio`。 3. **定位lib目录**：在找到的安装路径中，你需要进入`lib`目录，而不是`bin`目录。`bin`目录包含了Android Studio的可执行文件和启动脚本，而`lib`目录则存放了运行所需的库文件，其中包括了资源文件。 4. **替换资源文件**：解压缩下载的汉化包，你会看到名为`resources_zh_CN_*.jar`的文件。这个文件包含了中文语言的资源。将这个文件复制到`lib`目录中，如果存在同名的英文资源文件，可以选择覆盖，以实现汉化。 5. **重启Android Studio**：完成上述步骤后，关闭正在运行的Android Studio，然后重新启动。当软件重新打开时，应该会自动加载新的中文资源，界面上的文字将会变为中文。 **汉化效果与注意事项：** - 汉化后，大部分菜单、对话框和提示信息都会变为中文，使得开发者能更直观地理解各种功能和设置。 - 请注意，不是所有的功能和组件都可能被汉化，有些第三方插件或者特定功能可能仍然保留英文。 - 如果汉化后出现异常或无法正常运行的情况，可能是因为汉化包与你的Android Studio版本不完全匹配，或者在替换文件过程中出现了错误。此时，你可以尝试回滚到原来的英文版本，或者寻找更适合的汉化包。 **汉化包的优点与局限性：** - 优点在于提高了开发者的工作效率，尤其是对英文不熟练的用户，降低了学习和使用Android Studio的门槛。 - 局限性在于，汉化包可能存在翻译不准确或滞后的问题，可能会遇到一些未汉化的部分，或者与新版本的兼容性问题。 汉化Android Studio是一个简单的过程，可以帮助开发者更好地理解和使用这款强大的工具。然而，保持对英文的了解和熟悉也是非常重要的，因为许多最新的技术文档和社区讨论仍然是英文为主。

在深度学习领域，微调实践对于提升模型性能具有重要意义，尤其在医疗健康领域，这一实践能够显著提高模型对特定医疗数据的识别和预测能力。本文将探讨基于SFT（Supervised Fine-Tuning）监督学习方法在医疗数据分析上的应用，特别是通过微调模型来处理精致医疗数据集，进而提高诊断精度和治疗效果。 深度学习在医疗领域中的应用已经渗透到多个层面，从疾病诊断到药物发现，再到患者监护，深度学习模型表现出了巨大潜力。在此背景下，微调作为一种提高模型适应性和准确度的有效方法，受到了广泛的关注。微调是在已有预训练模型的基础上，通过在特定任务数据集上进一步训练，让模型更好地适应该任务的过程。 在精致医疗数据分析中，数据的准确性和完整性是至关重要的。因此，本文所提及的“2407条精致医疗数据”对于深度学习模型的训练来说是一个宝贵的资源。通过对这些数据的分析和处理，微调的监督学习模型能够更好地捕捉到疾病特征和患者健康状况之间的复杂关联，从而实现更为精准的医疗决策支持。 在微调过程中，医疗数据的预处理是一个不可忽视的步骤。由于医疗数据往往包含多种类型，如文本、图像、时间序列等，因此需要采取特定的数据预处理手段，如归一化、标准化、编码和增强等，来提高数据质量，确保模型训练的有效性。 接着，使用预训练模型进行微调，首先需要选择一个适合任务的预训练模型。在医疗领域，卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）等被广泛应用于图像识别和序列分析。模型微调时，可以冻结部分层的权重，只对顶层进行训练，以防止在初期训练过程中破坏预训练模型学到的泛化特征。随着训练的深入，根据任务需求逐步调整更多的层进行微调。 在监督学习框架下，微调的最终目的是使模型在特定医疗任务上达到最优的性能。通过将精致医疗数据集中的标签信息作为学习目标，微调后的模型能够在处理新的医疗数据时做出更为准确的预测和判断。例如，在癌症诊断领域，模型可以被训练来识别和分类肿瘤的类型；在病理图像分析中，微调可以帮助识别病变组织；在患者监护中，通过时间序列数据的分析，微调可以预测患者的健康发展趋势。 此外，评估微调后模型的性能同样重要。准确率、召回率、精确度和F1分数等指标可以用来衡量模型的预测能力，同时还需要考虑模型的泛化能力，即在未见数据上的表现。通过对比微调前后模型的性能差异，可以直观地看出微调带来的提升效果。 在深度学习与微调的实践中，医疗数据的隐私保护也是一个需要重视的问题。医疗数据通常含有敏感信息，因此，在使用这些数据进行模型训练时，必须遵守相关的法律法规，采取数据脱敏、加密等措施，确保患者隐私安全。 为了更好地促进深度学习在医疗领域的发展，跨学科的合作变得越来越重要。医疗专家、数据科学家和技术开发者需要紧密合作，共同探索、改进深度学习模型，以实现其在医疗领域的最佳应用。 医疗数据集的微调实践为深度学习模型带来了新的挑战和机遇。通过精细化的数据处理和针对性的微调策略，我们能够使模型在医疗领域表现出更高的准确性，为患者提供更加精准的诊断和治疗建议，从而在提高医疗服务质量的同时，推动医疗服务向更为智能化和个性化的方向发展。

【华科云X5N(R1、R0)资料】是一个综合性的资源包，主要针对华科云X5N系列的云终端用户。这个资源包含了多个方面的重要信息，旨在帮助用户更好地理解和操作华科云X5N设备。下面将详细阐述其中的关键知识点。 1. **云终端**：云终端是一种轻量级的计算设备，它不拥有本地存储或处理能力，而是依赖于远程服务器进行计算和数据存储。华科云X5N作为云终端，可以为用户提供便捷的云计算服务，降低硬件成本并易于管理。 2. **服务器连接与控制**：资料中包含的“华科云X5N连接服务器视频教程”是指导用户如何与远程服务器建立连接并进行控制的重要教学资源。这通常涉及使用远程桌面协议（RDP）或者其他终端服务软件，如TeamViewer或Chrome Remote Desktop。 3. **软件用户手册**：“云终端软件用户手册 -.docx”文件提供了软件的具体使用指南，包括安装、配置、功能使用等步骤，对于新用户来说是不可或缺的参考材料。 4. **支持云系统的文本信息**：“支持云系统.txt”可能列出了云终端所兼容的操作系统版本和其他软件要求，这对于选择合适的云环境和应用至关重要。 5. **云终端软件更新**：“云终端软件1909.zip”可能是一个软件更新包，用于升级云终端的系统或应用，确保其稳定性和性能。 6. **Windows RDP8.1协议**：远程桌面协议（RDP）是微软提供的一种远程控制协议，RDP 8.1版本在性能和安全性上有所提升，适合于云环境中的远程访问。 7. **设置视频教程**：“云终端设置视频（2）”提供了可视化操作步骤，帮助用户更直观地学习如何配置和优化云终端，提高工作效率。 这些资源的结合使用，将使用户能够全面了解和熟练操作华科云X5N云终端，无论是初次接触还是寻求更高级的使用技巧，都能从中受益。通过学习和实践，用户能够有效地利用云资源，实现高效、安全的远程办公或教育环境。

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。