唯一運行 Deepseek 的方法是...
2025-02-10 12:005 分鐘 閱讀
內容介紹
在這段視頻中，主持人探討了運行人工智慧模型的安全性和可行性，特別是討論本地運行的“Deep Seek R1”模型。 主持人提供了這些人工智慧模型的運作概述，以及在線使用它們與本地系統使用之間潛在的安全風險。 視頻強調了在與人工智慧互動時隱私和數據安全的重要性。 主持人介紹了運行這些模型的實用解決方案，詳細說明了如LM Studio和Olama等軟件選擇，以適應不同技術水平的用戶。 在整個過程中，主持人突顯了硬件能力對最佳運作的重要性，並鼓勵觀眾參與互動演示和測試，以驗證模型的功能。 視頻的高潮是對基於雲的人工智慧與本地應用的更廣泛討論，倡導在人工智慧互動中增加用戶的控制權和安全性。關鍵信息
- 這段視頻討論了在本地運行人工智慧模型的安全性，特別提到了Deep Seek R1。
- 重點在於如何以最安全的方式運行人工智慧模型，促進本地執行而非在線解決方案。
- 講者打算展示設置本地 AI 模型是多麼簡單，並強調本地模型並不本質上訪問互聯網。
- 據提到，Deep Seek 在人工智慧社群中引起了轟動，儘管其訓練所需的資源要求較低，但表現卻超過了其他模型。
- 這段視頻突顯了使用本地人工智能模型在數據安全和個人隱私方面的優勢。
- Docker被視為一種首選方式，用於對應用程式進行區隔和隔離，以確保在本地運行AI模型時的安全性。
- 兩個推薦的本地 AI 建模選擇是 LM Studio 和 Olama，它們各自擁有不同的界面和執行 AI 模型的能力。
時間軸分析
內容關鍵字
AI模型安全
該影片討論了運行AI模型的安全性，特別聚焦於Deep Seek R1。它探討了如何在本地運行AI模型，並質疑與運行於第三方伺服器相比，其安全性如何。
Deep Seek R1
Deep Seek R1被強調為可以在本地運行的領先AI模型，其性能超過其他模型，同時保持用戶數據的私密性和安全性。
本地AI執行
該影片詳細說明了安全地在本地運行AI模型的技術，鼓勵觀眾使用本地硬體，而不是依賴雲服務，以減少數據隱私的風險。
隱私問題
它提出了使用在線AI服務時的數據隱私問題，解釋了用戶信息如何被服務提供商存儲和訪問。
本地AI測試
該影片提供了測試本地AI設置的教程，包括運行模型的實際演示和驗證它們不會連接到互聯網。
用於AI的Docker
Docker被推薦作為在隔離環境中安全運行AI模型的手段，以提高數據可訪問性的安全性和控制權。
GPU要求
該影片討論了有效運行AI模型的硬體要求，特別強調了GPU對於最佳性能的必要性。
模型參數大小
不同大小的AI模型被列出，重點放在它們的參數（1.5b到671b）上，以及有效運行這些模型所需的硬體能力。
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