3分钟轻松调用-DeepSeek大模型一键部署-腾讯云助力企业腾飞 (调怎么调)

近期，一场由DeepSeek引领的AI热潮正席卷全球。作为国产开源大模型的代表，DeepSeek以“3%成本对标OpenAI”的技术突破，迅速成为全球科技圈的焦点，引发AI产业链的追逐。

作为国内知名的云计算服务提供商，腾讯云一直在不断探索和创新，以提供更高效、更便捷的解决方案。近日，腾讯云宣布推出DeepSeek大模型，并支持一键部署至腾讯云「HAI」，这无疑为企业用户带来了巨大的便利。

DeepSeek大模型是一套先进的自然语言处理技术，具有高度自动化、高效率、高精度等特点。通过「HAI」，开发者可以省去买卡、装驱动、配网络、配存储、装环境、装框架、下载模型等步骤，通过两步即可调用 DeepSeek-R1 模型。这种便捷的部署方式，无疑将大大提高开发者的效率，降低开发成本。

首先，登录腾讯云 HAI，点击「立即使用」新建 DeepSeek-R1 应用（首次使用需要按指引完成授权）。这一步完成后，开发者可通过站内信获取密码，选择可视化界面（ChatbotUI）或命令行（JupyterLab）直接调用。这种简单明了的操作步骤，让开发者能够快速接入并开始使用 DeepSeek-R1 模型。

对于可视化界面调用方法，在「HAI」控制台选择「算力连接」-「ChatbotUI」，在新窗口中可根据页面指引操作。而对于命令行调用方法，则在「HAI」控制台选择「算力连接」-「JupyterLab」，新建一个「Terminal」，输入「ollama run deepseek-r1」命令加载默认的 1.5b 模型。如果 1.5B 模型无法满足需求，可在命令行后输入 7B/8B/14B 等参数指令，自由切换至对应规格的模型。这种灵活的模型调用方式，充分体现了腾讯云在模型部署和应用方面的专业性和创新性。

腾讯云助力企业腾飞DeepSeek大模型的推出和应用，不仅体现了腾讯云在云计算领域的领先地位，也反映了企业对于云计算的巨大需求。对于企业来说，选择腾讯云作为其云计算服务提供商，不仅可以降低成本、提高效率，还可以借助DeepSeek大模型的强大功能，实现更快速的发展和创新。

此外，DeepSeek大模型的部署和应用，也为企业提供了更多的可能性。企业可以根据自己的需求，选择适合自己的模型规格和参数，实现个性化的应用。同时，腾讯云还提供了丰富的数据支持和算法优化，帮助企业更好地利用DeepSeek大模型，提高其核心竞争力。

总之，一键部署、3分钟轻松调用是腾讯云助力企业腾飞的重要举措。通过提供便捷的部署方式和灵活的模型调用方式，腾讯云为企业用户提供了更高效、更专业的云计算服务。相信在腾讯云的帮助下，越来越多的企业将实现快速发展和创新，共同推动社会的进步。

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CNN神经网络给图像分类（Matlab）

1. 你要看你的图像是什么。 如果是彩色数字，先转成灰度。 用MNIST训练网络。 如果是各种主题，用彩色的imageNET训练。 如果你的数据量大到足以与数据集媲美，那么直接用你的数据训练网络即可。 在流行的数据集上训练完，你需要固定卷积池化层，只训练后面的全连接层参数，用你自己的数据集。 2. CNN一是调整网络结构，几层卷积几层池化，卷积的模板大小等。 而是在确定结构上调整参数，weight scale，learning rate，reg等。 3. 你用CNN做图像分类，无非是把CNN当成学习特征的手段，你可以吧网络看成两部分，前面的卷积层学习图像基本-中等-高层特征，后面的全连接层对应普通的神经网络做分类。 需要学习的话，首先你去看UFLDL教程。 然后cs231n与其问别人，首先你看了imageNet数据集了吗？对于把流行数据集与自己数据混合训练模型的方法。 如果两种数据十分相似，也未尝不可。 但是对于流行数据集而言，自己的标注数据量一般不会太大，如果是1：1000，1:100这种比例，那么可能不加自己的数据，完全用数据集训练的模型就能得到一个还好的结果。 如果自己的数据和数据集有些差别，那混在一起我认为自己的是在用自己的数据当做噪声加到数据集中。 cnn认为图像是局部相关的，而欺骗CNN的方法则主要出于，自然图像分布在一种流形结构中，训练的模型需要这种流形假设，而人工合成的图像由于添加非自然噪点，不满足模型假设，所以能用肉眼难分辨的噪声严重干扰分类结果。 如果二者相差过大，数据集是一种分布，你的数据是另一种，放到一起训练，我没试过，但我认为结果不会太好。 这时候只能把数据集用来训练cnn的特征提取能力。 而后用于分类的全连接层，视你的数据量调整规模。

用展UV的方法做好贴图后怎么赋给3DMAX模型啊？

拓扑 是用来重新布面的 把面多的模型通过拓扑功能建立一个新的简化,明确面片的模型.你绘制好贴图后,打开模型,直接把这个图拖拽到你的MAX模型上就可以了.如图是PSD,JPG格式的话.只要是支持范围内的拓扑 和展UV基本没有关系,有关系的话只能说简面的能更方便分UV一些

强化学习的基本模型和原理

也叫增强学习，reinforcement learning。 分为value-base跟policy-base。 主题思想是根据历史经验来更多的选择活得回报更多的动作，而减少被惩罚的动作。 常见的value-base算法有：Q-learning常见的policy-base算法有：策略梯度算法由于深度学习的火热，先强化学习都是跟深度学习结合起来，比如deep Q learning，Actor-Critic Network等。 [1]Barto A G. Reinforcement learning[J]. A Bradford Book, 1998, volume 15(7):665-685.[2]WANg J X, Kurth-Nelson Z, Kumaran D, et al. Prefrontal cortex as a meta-reinforcement learning system[J]. Nature Neuroscience, 2018, 21(6).