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福福不服
孩子会穿过大雨,去懂人间的道理。
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2025-04-01
本地部署DeepSeek-R1(Dify压力测试和性能调优)
安装压测软件 为了有效测试,应在局域网设备测试,我这里用的服务器是局域网内的Ubuntu,下载的压测软件是WRK apt install wrk 测试脚本 为了省事我直接在/root目录下新建lua脚本 vim test.lua 脚本内容如下,app-xxxx更换为你工作流的API密钥 wrk.me
2025-04-01
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DeepSeek
2025-03-21
本地部署DeepSeek-R1(Dify通过企业微信机器人自动推送新闻热点到群里)
安装插件 前面已经升级Dify1.01,现在又已经推出1.1.1版本了 1.0版本之后支持插件功能,通过Marketplace、GitHub、本地插件3种方式 推荐一个Dify 新闻聚合插件-多平台新闻热榜获取插件
2025-03-21
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DeepSeek
2025-03-17
本地部署DeepSeek-R1(Dify升级最新版本、新增插件功能、过滤推理思考过程)
下载最新版本Dify Dify1.0版本之前不支持插件功能,先升级DIfy 下载最新版本,目前1.0.1 Git地址:https://github.com/langgenius/dify/releases/tag/1.0.1 我这里下载到老版本同一个目录并解压
2025-03-17
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DeepSeek
2025-02-23
本地部署DeepSeek-R1(Ollama+Docker+OpenWebUI知识库)
安装Ollama 打开 Ollama官网 https://ollama.com/下载安装 Ollama服务默认只允许本机访问,修改允许其它主机访问 OLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve 也可以添加系统环
2025-02-23
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DeepSeek
2025-02-20
本地部署DeepSeek-R1(Ollama+Chatbox)
安装Ollama 打开 Ollama官网 https://ollama.com/下载安装 部署DeepSeek R1模
2025-02-20
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DeepSeek
2025-02-18
本地部署DeepSeek-R1(Dify对话框上传文件+本地知识库对话)
前言 由于Dify默认通过简单的配置快速搭建一个基于 LLM 的对话机器人,对话是不支持文件上传的,只能简单文字对话。这样过于弱鸡不可能每次需要分析文档就先去知识库上传文档再回来对话,过于繁琐。 自定义工作流编排上传文件读取文档内容 创建一个新的应用,选择C
2025-02-18
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DeepSeek
2025-02-10
本地部署DeepSeek-R1(Ollama+Docker+Dify知识库)
安装Ollama 打开 Ollama官网 https://ollama.com/下载安装 部署DeepSeek R1模
2025-02-10
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DeepSeek
2025-02-08
本地部署DeepSeek-R1(Ollama+Cherry Studio知识库)
安装Ollama 打开 Ollama官网 下载安装:https://ollama.com/ 使用 ollama -v 命令查看是否安装成功
2025-02-08
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DeepSeek
2025-02-07
本地部署DeepSeek-R1(Ollama+Page Assist插件实现ChatGPT一样网页使用)
安装Ollama 打开 Ollama官网 下载安装 使用 ollama -v 命令查看是否安装成功 部署DeepSeek R1模型 下载模型,自行选择1.5b、7b、8b、14b、32b、671b在终端输入: ollama pull deepseek-r1:1.5b
2025-02-07
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DeepSeek
2025-02-07
本地部署DeepSeek-R1(Ollama+AnythingLLM知识库)
安装ollama 进入官网https://ollama.com/ 点击Download下载会自动识别本机系统,不准的话自己手动选择 点击Install等待安装完成即可,安装完可以cmd查询一下 ollama -v</
2025-02-07
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DeepSeek