deepseek谷歌（deepseek谷歌插件）

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

• 1、英伟达股价的大跌仅仅是因为DeepSeek吗?
• 2、美职联常规赛:亚特兰大联VS纽约城
• 3、在笔记本电脑上,5步轻松使用Google最新开源的轻量级模型Gemma

英伟达股价的大跌仅仅是因为DeepSeek吗?

1、华创云信的控股子公司思特奇为DeepSeek提供了核心支撑技术，这使得华创云信成为DeepSeek的重要技术合作伙伴。华金资本则是通过其旗下的华金领越基金参与了DeepSeek的Pre-A轮融资，成为其资本层面的合作伙伴。

2、目前无法确定DeepSeek的第一算力供应商是谁，但可以提供一些与DeepSeek合作的算力供应商信息以供参考。DeepSeek的算力来源是多元化的，涉及多家国内领先的科技企业。其中，浪潮信息为DeepSeek提供了重要的算力基础设施支持，包括AI服务器集群及配套的英伟达H800芯片与自研的AIStation管理平台。

3、DeepSeek的算力合作商主要包括浪潮信息、中科曙光等公司。浪潮信息作为DeepSeek的算力合作商，为其北京亦庄智算中心提供了AI服务器集群，这些服务器配备了英伟达的H800芯片，并采用了浪潮自研的AIStation管理平台。这样的配置使得DeepSeek能够拥有强大的计算能力，以支持其深度学习模型的训练和推理。

美职联常规赛:亚特兰大联VS纽约城

1、在2024年7月18日7：30，亚特兰大联与纽约城将上演一场美职联的激烈对决。各大AI系统提供了预测结果与分析，让我们从多维度解码比赛前景。DeepSeek预测亚特兰大联将以2：1的比分取胜，基于亚特兰大联的主场优势，历史交锋中表现更佳的背景。

2、年美职联赛赛程如下：2023年8月27日，奥兰多城对阵圣路易斯城SC；华盛顿联对阵费城联；辛辛那提FC对阵纽约城FC；夏洛特FC对阵洛杉矶FC；亚特兰大联对阵纳什维尔SC；纽约红牛对阵国际迈阿密；蒙特利尔冲击对阵新英格兰革命；哥伦布机员对阵多伦多FC。2023年8月28日4点30分，明尼苏达联对阵西雅图海湾人。

3、在2024赛季的美国职业大联盟（美职联）中，迈阿密国际队以其283亿欧元的身价领先群雄，成为了夺冠热门之一。 该队的明星球员包括梅西，但苏亚雷斯的伤病和梅西日益增长的年岁为球队的成功带来了不确定性。 亚特兰大联队在进攻上展现出了强大的实力，但在防守上还有提升的空间。

4、美职足排名：辛辛那提FC、费城联合、新英格兰革命、奥兰多城、哥伦布机员、亚特兰大联、纳什维尔、蒙特利尔冲击、芝加哥火焰、华盛顿联、纽约红牛、夏洛特FC、纽约城、迈阿密国际、多伦多FC。迈阿密国际0-1不敌夏洛特，被对手连续击败，梅西首发出战，任意球击中门框，非常遗憾没有能够取得进球。

5、2023年8月24日，洛杉矶足球俱乐部将对阵科罗拉多急流队。 2023年8月27日，华盛顿联队将迎战费城联合队，蒙特利尔冲击队将对阵新英格兰革命队，亚特兰大联队将对阵纳什威尔队，哥伦布机员队将迎战多伦多FC队，辛辛那提FC队将对阵纽约城队，纽约红牛队将迎战迈阿密国际队。

在笔记本电脑上,5步轻松使用Google最新开源的轻量级模型Gemma

通过简单几步deepseek谷歌，就能在本机轻松使用Gemma。首先deepseek谷歌，下载安装Ollamadeepseek谷歌，它支持Mac上直接下载和运行软件包。接着，通过终端命令下载Gemma 7B模型，下载过程需要一定时间，大约2GB。下载完毕后，使用命令与模型交互。例如，将本文第一段翻译为英文，Gemma的响应速度很快，译文比较直接。

令人惊讶的是，尽管Gemma-7B模型原本在笔记本上运行可能颇具挑战，但在QLora、Flash Attention 2和adamw_bnb_8bit优化策略的助力下，我们成功优化了模型。

Gemma模型的推理代码示例要求使用tokenizer.apply_chat_template获取指令微调模型的prompt template。资源消耗需注意，微调和微调后的推理过程需要充足计算资源。使用SWIFT进行微调，魔搭社区官方提供的LLM&AIGC模型微调推理框架。微调代码开源，使用hc3-zh分类数据集进行任务判断数据样本的回答来自human还是chatgpt。

此次微调采用的笔记本电脑配置为i9-13900HX/32GB，GPU 4090/16GB，并使用Microsoft PyCharm/VSCode、Jupyter Notebook等工具作为主要编程环境。在微调总体思路方面，我们聚焦于对Gemma 2B模型的微调，所选数据集为databricks/databricks-dolly-15k。

经过预训练和指导微调的Gemma模型可以在您的笔记本电脑、工作站或Google Cloud上运行，并可以轻松部署在Vertex AI和Google Kubernetes Engine（GKE）上。跨多个人工智能硬件平台的优化确保了行业领先的性能，包括NVIDIA GPU和Google Cloud TPU。使用条款允许各种规模的组织进行负责任的商业使用和分发。

在笔记本电脑上，实现本地知识库和大模型检索增强生成（RAG）的问题，通过引入AnythingLLM，可以轻松解决。AnythingLLM是用于本地部署基于RAG的大模型应用的开源框架，它采用MIT许可证，不调用外部接口，不发送本地数据，确保用户数据的安全。