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deepseek本地部署后需要联网吗_deepdive介绍与安装最近引发大家的关注，相信大家都想知道这件事会有怎么样的发展？下面就让小编为大家介绍一下，一起来看看吧。

deepseek本地部署后需要联网吗

DeepSeek 是一个开源模型，可以通过本地部署在自己的终端上使用。

一旦部署完成，用户可以在无需联网的情况下直接使用 DeepSeek。

这一特点使得 DeepSeek 的本地部署版本特别适合对数据安全有高要求或处于无法稳定联网的环境中使用。

然而，在部署过程中，用户可能需要下载模型和相关工具，这些操作是需要网络连接的。

此外，如果用户希望更新模型或获取其他在线资源，同样需要联网。

因此，虽然日常使用 DeepSeek 不需要网络连接，但在某些特定的维护或更新操作中，网络连接仍然是必要的。

总的来说，DeepSeek 本地部署后，用户在日常使用时不需要联网，但为了完成初始部署、模型更新或其他在线资源的获取，仍然需要在特定情况下连接网络。

这种设计不仅提高了数据的安全性，还增强了使用的灵活性。

deepdive介绍与安装

在实践知识图谱的过程中，我发现阿里巴巴旗下的神马搜索在构建知识图谱时使用了DeepDive进行关系抽取，并结合深度学习中的PCNN（Piecewise Convolutional Neural Networks）技术。

DeepDive在信息抽取领域表现出色，是构建知识库的强大工具。

它能够基于词性标注、句法分析等手段实现实体之间的关系抽取，适用于处理异构和海量数据。

### DeepDive的工作机制

DeepDive的工作机制涉及以下几个关键步骤：

1. **数据清洗**：对原始数据进行预处理，确保数据的准确性和一致性。

2. **实体识别**：通过自然语言处理技术识别文本中的实体。

3. **实体关联**：建立实体之间的关系。

4. **输出满足指定关系的集合**：最终生成符合要求的关系集合。

具体来说，DeepDive的操作流程包括：

- **文章分句与分词标注**：将文章分成句子，并对每个句子进行分词和标注。

- **特征生成与组合**：提取并组合各种特征，如词性、句法结构等。

- **领域知识集成**：整合特定领域的背景知识，以提高关系抽取的准确性。

- **监督学习**：通过人工标注的样本生成正例和反例，训练模型。

- **推理机制**：使用因子图和Gibbs Sampling进行特征与知识的推理。

在使用DeepDive时，用户需要定义输入数据格式、距离监督规则、推理参数以及原始数据处理和特征提取的方式。

这些配置主要在`app.ddlog`文件中完成。

DeepDive可以分解为四个主要部分：特征抽取、领域知识集成、监督学习和知识推理。

涉及的概念包括实体、关系、提及（mention）和关系提及（relation mention）。

### 安装DeepDive

安装DeepDive的步骤如下：

1. **下载与解压**：执行命令下载`deepdive-v0.8-STABLE-Linux.tar.gz`，自动解压并复制到`local`目录。

2. **配置环境变量**：修改`~/.bash_profile`文件，使DeepDive命令可用。

3. **解决依赖问题**：处理curl错误和apt-get问题，确保系统环境配置正确。

4. **下载示例项目**：下载`spouse_example`例子，配置PostgreSQL URL，并解决数据库不存在的问题。

5. **处理中文支持**：由于DeepDive默认处理英文，需要下载中文模型。

具体步骤包括下载Stanford Chinese CoreNLP模型，放入指定路径，编译整个工程，并通过postman进行测试。

下载中文模型后，DeepDive才能对中文进行分词和标注处理。

### 实践案例

在完成简单的介绍和安装后，后续文章将通过具体的案例来展示如何使用DeepDive构建知识图谱。

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### 参考资源

参考资源包括但不限于：

- DeepDive官方文档

- 处理HTTPS URL时的cURL证书问题

- apt-cdrom相关问题及错误元数据和APT问题的解决方案

- 命令行方式登录PostgreSQL，创建用户和数据库并赋权

- Deepdive数据准备教程和使用教程

- Deepdive学习笔记及专题科普文章

- Deepdive构建知识库的介绍

- Deepdive中文处理指南及`deepdive-corenlp-server-url`

希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用DeepDive进行知识图谱的构建。

上述就是关于deepseek本地部署后需要联网吗_deepdive介绍与安装的全部内容了，希望能够有所帮助。

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DeepSeekr1版本和v3版本有什么分别？DeepSeekr1版本和v3版本的重要分别介绍

　　DeepSeekr1版本和v3版本有什么区别？DeepSeek作为一款当前热门的AI人工智能应用受到了海内外用户的一致好评，而DeepSeek应用两个版本，其中R1版本是一个推理优先的模型，专注于处理复杂的逻辑推理任务，而V3版本则是一个通用自然语言处理模型，重点在于高效处理多模态任务和长文本处理，这两者应用的应用场景范围完全不一样，那么具体都有哪些区别呢，下面这篇文章将为你们详细介绍说明。

一、模型定位与核心能力：　　DeepSeek V3：定位为通用自然语言处理模型，采用混合专家（MoE）架构，参数总量达6710亿，但每次激活的参数仅为370亿，以优化计算效率。

其优势在于高效处理多模态任务（文本、图像、音频等）和长文本处理能力（支持128K上下文窗口），适用于内容生成、多语言翻译、智能客服等场景。

　　DeepSeek R1：专注于复杂逻辑推理任务，基于强化学习（RL）训练，无需大量监督微调（SFT）。

通过动态门控机制优化专家调度，提升逻辑推理能力，擅长数学证明、代码生成、决策优化等场景。

其独特之处在于输出答案前展示“思维链”（Chain-of-Thought），增强透明度和可信度。

二、架构与训练方法　　DeepSeek V3：采用混合专家架构（MoE），通过深度专家路由实现负载均衡，训练数据覆盖14.8万亿token，采用FP8混合精度优化，总训练成本仅为557.6万美元。

　　DeepSeek R1：基于强化学习范式，采用群体相对策略优化（GRPO）提升训练稳定性，完全摒弃监督微调，直接通过强化学习激发推理能力，训练效率更高。

三、性能表现与应用场景　　DeepSeek V3：在多语言处理、长文本生成、高吞吐量代码补全等方面表现优秀，适用于大规模自然语言处理任务，如对话式AI、多语言翻译和内容生成等。

　　DeepSeek R1：在复杂数学问题、代码生成和逻辑推理任务中表现出色，适用于学术研究、问题解决应用程序和决策支持系统等需要深度推理的任务。