文章介绍了一款面向开发人员的在线资源——开发百科全书。这款工具旨在帮助开发人员理解复杂的技术术语、概念和工具，为他们提供清晰而简单的解释。文章还提到了如何贡献内容到该百科全书中，并解答了一些常见问题。该百科全书是程序员创建的，包含多个技术领域的术语和概念，旨在为每个人提供全面的技术知识。
文章摘要： 本文提供了在本地安装和使用DeepSeek-R1模型的分步指南。首先，文章介绍了DeepSeek-R1模型的特点和优势，包括其强大的推理能力、高度可扩展性和成本效益。接着，文章强调了与传统的LLM模型相比，DeepSeek-R1在洞察推理过程和关键基准上的优化性能。然后，文章列出了安装DeepSeek-R1模型的先决条件和要求，包括系统配置、GPU要求等。接下来，文章详细阐述了在本地安装DeepSeek-R1的三个最佳和最简单的方法。最后，文章提供了分步过程的详细说明，包括设置NodeShift帐户、创建GPU节点、选择GPU配置和身份验证方法等步骤。本文旨在帮助读者快速在本地设置和运行DeepSeek-R1模型。 关键词：DeepSeek-R1，AI，人工智能，工具，编程，Ollama，vLLM，Transformers，本地安装，指南。
摘要： 本文主要介绍了如何在本地设置并运行DeepSeek R1模型，以获取强大的RAG（检索增强生成）系统。首先，介绍了所使用的工具如Ollama框架、LangChain和DeepSeek R1等。接着，阐述了这些工具如何协同工作以构建AI驱动的应用程序。然后，强调了为何要在本地运行DeepSeek R1的益处，包括隐私、速度、成本和定制等方面。接下来，详细描述了安装Ollama的步骤和如何在Ollama上运行DeepSeek R1模型。最后，介绍了如何使用Streamlit设置RAG系统。整篇文章的重点在于如何构建和配置本地AI工具以获取强大的RAG系统，涉及人工智能、工具和编程方面的知识。
