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文章目录

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• 引言、Deepseek国运节点！
• 一、Deepseek的深度剖析
• • 1.技术应用
  • 2.神化原因
  • 3.痛点分析
• 二、云部署击溃痛点
• • 1.云部署优势
  • 2.为什么选择蓝耘
• 三、云部署详细教程
• • 1.选择合适配置
  • 2.云端部署步骤
• 四、云端Deepseek实战拿捏
• • 1.如何驯服你的专属Deepseek
  • 2.实操展示
  • • Java全栈开发学习路线规划
    • • 一、学习目标
      • 二、学习内容分解
      • 三、学习资源建议
      • 四、学习计划
      • 五、自我评估与调整
    • Java全栈开发学习路线规划（适合非计算机专业的大一学生）
    • • 一、总体目标
    • 二、学习路线规划
    • • **第1阶段：打牢基础（约2个月）**
      • **第2阶段：数据库与SQL学习（约1个月）**
      • **第3阶段：Web开发基础（约1个月半）**
      • **第4阶段：后端框架学习（约2个月）**
      • **第5阶段：前端框架学习（约1个月半）**
      • **第6阶段：全栈开发实践（约1个月）**
      • **第7阶段：持续学习与扩展（长期）**
    • 三、学习建议
    • 四、总结
• 五、总结

引言、Deepseek国运节点！

这几天神秘东方力量——Deepseek火爆全网，硅谷瞩目，外媒也点赞。更震惊的是他不像是字节、OpenAI这样的大厂研发。而是由一家仅成立一年的公司开发而成。它的亮点在于使用更少的数据，更低的算力成本，更低的训练费用实现了与国际顶尖模型GPT-o1相媲美，在编程、数学推理方面能力尤为突出。并在2月份登顶应用下载的榜首，漂亮国对其进行制裁。这更能说明它是AIGC时代的国运节点。但是仍存在很多痛点：如服务器不稳定，算力不足。本篇文章将针对这一痛点进行云部署，实现使用体验超级加成！！

一、Deepseek的深度剖析

1.技术应用

基础架构技术：以 Transformer 架构为基础，采用注意力机制，能更好地捕捉文本中的长序列依赖关系，理解上下文语义。

模型架构创新

• 混合专家（MoE）架构：采用 MoE 架构，通过动态选择专家网络来处理输入数据，提升模型性能和效率，同时实现了一个非常大的稀疏 MoE 层，降低训练成本。
• 多头潜在注意力（MLA）机制：引入 MLA 机制，改造注意力算子压缩了 KV Cache 大小，降低推理显存的消耗，提高模型运行效率，与 FFN 层的改造相配合，进一步优化模型性能。

训练技术

• 海量数据预训练：使用海量语料数据进行预训练，让模型学习到丰富的语言知识和模式，为后续的任务处理奠定基础。
• 强化学习：DeepSeek-R1 采用 GRPO 算法进行强化学习，通过 “群体对比” 方法提高效率，设置准确性奖励和格式奖励，引导模型生成高质量的输出。
• 冷启动与微调：构建并收集少量长思维链数据微调模型，增强可读性，还引入语言一致性奖励，采用拒绝采样和监督微调，提升模型在多任务中的能力。
• 数据总结与分类：在训练前利用算法对数据进行总结和分类，形成目录和框架，提高数据利用效率，减少无效训练。
• 后训练和蒸馏策略：采用后训练和蒸馏策略，有助于减少人工成本投入，优化数据处理流程，还能将大模型的能力传递给小模型，使小模型在普通硬件上也能有较好表现。

多模态技术：具备强大的跨模态信息处理能力，如 DeepSeek-VL 版本能够处理逻辑图、网页、公式识别、科学文献、自然图像等多种类型的数据，实现图像识别、目标检测等功能。

软硬协同优化技术：深度优化了从计算到存储再到通信等多个层面的系统，采用混合精度训练、跨节点通信优化等技术，更好地适应模型训练和运行的需求。

2.神化原因

强大的模型性能：DeepSeek 的 R1 模型性能卓越，在实际应用中，逻辑推理和细节处理能力表现突出，甚至可与 GPT 系列最新版本对标。例如在处理复杂数学问题或分析法律条文时，能展现出强大实力，为专业人士提供高质量支持，在基准测试中，DeepSeek - R1 的表现超越了 Llama 3.1 和 Qwen 2.5 等模型，并且与 GPT - 4o 和 Claude 3.5 sonnet 相当。

创新的技术架构：采用混合专家（MoE）架构，能根据不同任务动态分配计算资源，遇到问题时自动选择最合适的专家处理，提高效率，减少计算资源浪费。同时引入多头潜在注意力（MLA）机制，将注意力分散到多个 “子空间”，从多个角度理解输入数据，自动发现隐藏模式和关系，优化了模型的性能和计算效率。

开源与开放策略：Deepseek 秉持开放理念，研发过程以论文形式公开发布，在 GitHub 持续更新版本。采用 MIT 开源协议，允许任何人自由使用、修改和商业化其技术，且修改后的版本无需再开源，这一开放性吸引了大量开发者和企业参与，促进了技术的快速发展和应用拓展。

低成本优势：训练成本仅 600 万美元 ，相比市场上同类模型成本大幅降低，使得更多中小企业和开发者能够负担得起，有助于 AI 技术的普及，也能以更低成本为用户提供服务。

多模态处理能力：具备强大的跨模态信息处理能力，其 DeepSeek - VL 版本可处理逻辑图、网页、公式识别、科学文献、自然图像等多种类型数据，实现图像识别、目标检测等功能，满足多样化的应用场景需求。

高效的训练机制：在训练过程中，通过强化学习，以简单直接的奖励标准（做对奖励，做错自行调整）让模型 “自我学习”，在微调阶段合理分配 30%-40% 的算力，显著提升了模型的推理能力和数学能力。同时，V3 版本的多令牌预测技术，一次可预测两个词，提高了效率；DualPipe 技术优化了显卡间通信，提升了整体性能。

3.痛点分析

技术性能方面

• 算力与存储压力：随着用户量的急剧增长，特别是日活用户超过 2000 万，Deepseek 面临着巨大的算力和存储压力，导致服务器繁忙、响应时长增加甚至崩溃，还曾暂停 API 服务充值来缓解资源紧张。

合作与发展方面

• 资金与资源依赖：作为一家初创公司，在追求通用人工智能（AGI）的道路上，仅靠自身力量可能难以满足发展需求，需要像 OpenAI 与微软合作那样，找到能在算力、数据和资金等方面提供支持的合作伙伴，否则可能会影响其追赶 OpenAI 等竞争对手的步伐。

用户体验方面

• 服务稳定性差：频繁出现宕机和网络繁忙的情况，使用户在寻求帮助时常常需要漫长等待甚至得不到回应，严重影响了用户体验和使用效率，降低了用户的使用热情。

二、云部署击溃痛点

1.云部署优势

Deepseek虽然很好用，但是经常面临服务器不稳定的问题。经常一句话让你破防：服务器繁忙，请稍后再试…直接欲哭无泪！!

很多人提到本地部署，但是对显卡内存是极大的挑战，不适合所有人。

于是，我们想到了云部署。云部署可以有以下优势：

1. 灵活的资源配置：可以按需选择需要的电脑配置，可以实现弹性算力保证用户使用的稳定性，避免卡顿。
2. 强大的成本效益：按需计费，不用大价钱投资硬件。
3. 私有化部署：可训练属于自己的AI大模型，便于管理维护。

2.为什么选择蓝耘

蓝耘科技2004年成立，作为国家高新技术企业，已在新三板挂牌。 与同行相比，蓝耘核心竞争力显著。技术上，打造出基于Kubernetes的算力云平台，为大规模GPU加速工作负载而生，速度比传统云服务提供商快35倍，成本降低30% ，有力满足客户对高性能、低成本计算的需求。服务层面，业务覆盖从IT系统集成到云计算的全流程，专业技术团队能提供从方案实施到售后的全方位服务，在人工智能、自动驾驶等多个领域积累了丰富的项目经验，可深度理解并满足不同行业客户的个性化需求，服务优势突出 。

算力灵活：储备充足，可在业务高峰快速调配，支持弹性伸缩，避免资源浪费。

定制技术：技术团队熟悉人工智能与云计算，为多模态扩展量身定制方案。

安全可靠：采用金融级加密与严格访问控制，全方位保障数据安全。

成本可控：优化资源配置、提供多样计费模式，降低成本、缓解资金压力。

智能运维：7×24 小时智能运维，实时监控、提前预警，保障服务稳定。

三、云部署详细教程

1.选择合适配置

2.云端部署步骤

首先在蓝耘官网完成注册：

[https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131]:

注册成功后会看到以下界面：点击应用市场

我们会看到很多大模型

我选择deepseek r1-32b，点击部署

我们选择按量的方式，GPU型号选择RX4090，显存24 GB，内存120GB，系统盘30GB SSD

点击右上角的快速启动，将会出现登录页面，然后输入登录账号。

默认账号：[email protected]

密码：lanyunuser

登录之后，我们就到了Deepseek对话界面，就可以进行使用。如果我们想用其他规格的模型可以返回应用市场部署后，点击左上角就可以跟换。

我们来实操试用一下：我们看到deepseek依旧稳定发挥，并且思考更加快速，不会出现服务器出错等bug。

因为我们是按时计费，当我们不需要是可以关闭。返回工作空间，点击关机可以关闭计费，清除模型可以点击销毁工作空间。

四、云端Deepseek实战拿捏

1.如何驯服你的专属Deepseek

充分发掘AI大模型的潜能“驯服”它是关键。Deepseek确实能力强劲，但正确使用才是关键。

记住三个步骤：说清楚需求+补充背景+说明格式要求

• 像点外卖一样提需求

  “我要一份川菜，3人份150元预算，不要内脏，配米饭和酸梅汤”

  eg:用小学生能听懂的话，讲3个人工智能能改变生活的例子。

• 给AI装个背景包

  相当于打游戏时的规则

  时间地点+身份设定+知识水平

  eg:我正在准备英语四级考试，请用简单词汇解释这篇科技文章的重点

• 像教小孩那样要格式

  直接告诉AI你想要的样子：分点+对比+分步骤

  eg:用步骤说明怎么煮米饭，每个步骤不超过10个字

2.实操展示

同样的需求：要求他指定java全栈学习目标

原句：帮我规划一下java全栈的学习路线

pro max 版：我是一个非计算机专业的大一学生，帮我规划一下自学java全栈的学习路线，学习目标是达到可以自主做项目的水平。分点说明，用简单易懂的语言

分别看一下结果：

原版：

Java全栈开发学习路线规划

一、学习目标

掌握Java全栈开发所需的技术栈，包括前端、后端及数据库，能够独立完成Web项目的开发与部署。

二、学习内容分解

1. 基础准备

   • Java基础（约2周）
     • 学习Java语法、面向对象编程、集合框架等。
   • 操作系统与网络基础（1周）
     • 理解文件系统、进程管理及TCP/IP协议。
   • 版本控制工具Git（0.5周）
     • 掌握基本的代码管理和协作。

2. 数据库与SQL（约2周）

   • 学习MySQL，掌握CRUD操作和事务处理。
   • 了解ORM框架如Hibernate或MyBatis。

3. Web开发基础（约3周）

   • 学习HTML、CSS、JavaScript的基础知识。
   • 掌握Servlet和JSP的使用。

4. Java后端开发（约5周）

   • 深入学习Spring Framework，包括Spring MVC、IoC和AOP。
   • 学习Spring Boot及其快速开发特性。

5. 前端开发（约3周）

   • 掌握Vue.js或React框架的组件化开发。
   • 学习前端构建工具如Webpack和包管理工具npm/yarn。

6. 项目实战与综合应用（约4周）

   • 从简单项目开始，逐步增加复杂度，如博客系统、在线商城等。
   • 综合运用所学技术完成电商或社交平台的开发。

7. 持续集成与部署（约1周）

   • 学习CI/CD工具如Jenkins及Docker容器化部署。
   • 了解云服务基本操作，如AWS或阿里云。

8. 扩展学习（根据时间安排）

   • 探索微服务架构和高可用设计。
   • 学习其他技术如消息队列、缓存机制等。

三、学习资源建议

• 官方文档：Java SE/EE官方文档，Spring官方指南。
• 在线课程：慕课网、极客时间等平台的系统课程。
• 实践平台：GitHub、Gitee参与开源项目。
• 技术社区：CSDN、Stack Overflow获取最新资讯和解决问题。

四、学习计划

• 阶段一（2周）：Java基础与开发环境搭建。
• 阶段二（3周）：数据库与SQL，ORM框架。
• 阶段三（5周）：Web开发基础，Servlet/JSP，Spring及Boot。
• 阶段四（3周）：前端技术学习，Vue/React框架。
• 阶段五（4周）：项目实战，综合运用知识解决实际问题。
• 阶段六（1周）：持续集成与部署，提升发布效率。

五、自我评估与调整

• 定期完成小项目，检验学习成果。
• 根据个人进度调整学习计划，保持灵活性和持续性。

通过系统的学习和不断的实践，逐步掌握Java全栈开发的各项技能，最终能够独立承担Web项目的开发与维护工作。

pro max 版：

Java全栈开发学习路线规划（适合非计算机专业的大一学生）

一、总体目标

1. 掌握Java全栈开发的核心技术，包括前端、后端和数据库。
2. 能够独立完成一个简单的Web项目的开发与部署。
3. 培养解决问题的能力和持续学习的习惯。

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二、学习路线规划

第1阶段：打牢基础（约2个月）

目标：掌握编程基本概念和Java语言的核心知识。

1. 编程基础入门

   • 学习计算机的基础概念，如什么是程序、变量、循环等。
   • 掌握简单的逻辑思维能力，可以通过一些小游戏或小程序来练习。

2. 学习Java基础

   • 从零开始学Java：
     • Java语法（变量、数据类型、运算符）。
     • 流程控制（条件判断、循环）。
     • 面向对象编程（类与对象、封装、继承、多态）。
     • 常用API和集合框架（如ArrayList、HashMap等）。
   • 推荐学习资源：
     • 菜鸟教程
     • B站课程：《Java零基础入门》

3. 安装开发工具

   • 学会使用IDE工具（如IntelliJ IDEA或Eclipse）。
   • 熟悉基本的代码编写和调试。

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第2阶段：数据库与SQL学习（约1个月）

目标：掌握数据库的基本操作，能够设计简单的数据库表结构。

1. 学习MySQL

   • 数据库的基本概念（表、字段、主键、外键等）。
   • SQL基础语句（增删改查，CRUD操作）。
   • 数据库的设计原则（如何设计一张表，规范化）。
   • 推荐学习资源：
     • 菜鸟教程
     • 视频课程：《MySQL入门到实战》

2. 实践项目

   • 创建一个简单的数据库，比如“学生信息管理系统”，包含几个表（如学生、课程、成绩等）。

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第3阶段：Web开发基础（约1个月半）

目标：掌握前端和后端的基础知识，能够理解网页是如何运行的。

1. 学习HTML/CSS

   • HTML基础：标签、结构、常用元素。
   • CSS基础：样式设计、布局、响应式设计。
   • 推荐学习资源：
     • 菜鸟教程
     • B站课程：《CSS入门到实战》

2. 学习JavaScript

   • JavaScript基础语法（变量、函数、事件）。
   • DOM操作（如何操作网页元素）。
   • 推荐学习资源：
     • 菜鸟教程
     • 书籍：《图解JavaScript》

3. 学习Servlet与JSP

   • 理解Web开发的基本流程（前端+后端+数据库）。
   • 学会使用Servlet处理用户请求，使用JSP展示页面。
   • 推荐学习资源：
     • 菜鸟教程
     • 视频课程：《Java Web开发入门》

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第4阶段：后端框架学习（约2个月）

目标：掌握Spring Boot框架，能够快速开发Web应用。

1. 学习Spring Boot

   • Spring Boot简介及其优势。
   • 创建一个简单的Spring Boot项目。
   • 掌握RESTful API的开发（前后端分离的基础）。
   • 学会使用JPA/MyBatis进行数据库操作。
   • 推荐学习资源：
     • 菜鸟教程
     • 视频课程：《Spring Boot从零到实战》

2. 实践项目

   • 开发一个简单的后端接口，比如“用户管理系统”，包含增删改查功能。

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第5阶段：前端框架学习（约1个月半）

目标：掌握Vue.js或React框架，能够开发动态交互的网页。

1. 学习Vue.js

   • Vue.js基础语法和组件化开发。
   • 理解响应式数据绑定。
   • 推荐学习资源：
     • 菜鸟教程
     • 视频课程：《Vue.js实战》

2. 学习前端项目搭建

   • 使用Vue CLI创建一个简单的前端项目。
   • 理解组件的使用和状态管理。

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第6阶段：全栈开发实践（约1个月）

目标：完成一个完整的Web项目，将前后端整合起来。

1. 项目选题

   • 比如“个人博客系统”、“在线投票系统”或“简单电商网站”。

2. 前后端整合

   • 使用Spring Boot开发后端接口。
   • 使用Vue.js或React开发前端页面。
   • 实现前后端的数据交互（RESTful API）。

3. 部署项目

   • 学会将项目部署到服务器上，比如阿里云ECS。
   • 推荐学习资源：
     • 菜鸟教程

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第7阶段：持续学习与扩展（长期）

目标：掌握更多高级技术，提升自己的竞争力。

1. 学习更多前端框架

   • 比如React、Angular或其他UI库。

2. 学习后端高级知识

   • 比如微服务架构、分布式系统等。

3. 了解云原生技术

   • 比如Docker容器化部署、Kubernetes集群管理。

4. 参与开源项目或社区

   • 提升自己的实战经验和影响力。

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三、学习建议

1. 多动手实践

   • 不要只是看视频和文档，一定要自己动手写代码。
   • 每学一个知识点，就做一个小项目来巩固。

2. 学会解决问题

   • 遇到问题时，先尝试自己解决（查阅资料、搜索解决方案）。
   • 如果实在解决不了，可以去Stack Overflow或GitHub寻求帮助。

3. 保持耐心

   • 学习编程是一个长期的过程，不要急于求成。
   • 从简单的小目标开始，逐步积累经验。

4. 学习资源

   • 在线课程：慕课网、B站、菜鸟教程。
   • 开源社区：GitHub、Stack Overflow。

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四、总结

通过以上规划，你可以系统地掌握Java全栈开发的核心技能。从基础到实战，再到高级技术的学习，每一步都要脚踏实地，多动手实践！坚持下去，你一定能够成为一个优秀的开发者！

综上所述，AI的好用与否与提示词的息息相关。pro max 版的 更详细 更有可行性。

五、总结

本文围绕Deepseek展开全面阐述，介绍了其作为AIGC时代的国运节点，虽由成立仅一年的公司开发，却以出色性能在全球引发关注。它在技术应用上表现卓越，基于Transformer架构，采用多种创新技术，如混合专家架构、多头潜在注意力机制等，实现了强大的模型性能，在多模态处理、训练机制等方面也优势显著。 然而，随着用户量增长，Deepseek也暴露出诸多痛点，如技术性能层面的算力与存储压力，合作发展方面对资金和资源的依赖，以及用户体验上服务稳定性差等问题。为解决这些痛点，云部署成为可行方案，其具备灵活资源配置、强大成本效益和私有化部署等优势。蓝耘科技凭借技术、服务等多方面的核心竞争力，成为云部署的优质选择。 文章还详细介绍了在蓝耘平台进行Deepseek云部署的教程，包括选择合适配置和具体的云端部署步骤。此外，深入探讨了如何通过明确需求、补充背景和说明格式要求等步骤，充分发挥云端Deepseek的潜能。通过实操展示，体现出精准的提示词能让Deepseek生成更具可行性和详细的内容，对提升其使用效果至关重要 。

体验链接 https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131

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