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针对DeepSeek近期因访问量激增导致的服务器繁忙问题,以下是几种有效的平替方案,涵盖本地部署、第三方平台接入及其他替代工具推荐:

1. 先说结论

方案一:接入DeepSeek的第三方平台。

适合普通大众或小白用户,无需折腾,打开网页即可使用。

方案二:第三方平台的API。

适合对推理能力和思考深度有较高要求的用户。缺点是会稍微麻烦一点,需要自己完成一些配置。

方案三:本地化部署。

适合技术团队或IT从业者,对电脑的硬件性能和用户的部署能力都有一定的要求。若对数据隐私和长期使用有较高要求的用户,可考虑将模型部署在本地环境。

2. 方案介绍及操作流程

2.1. 方案一:接入DeepSeek的第三方平台

2.1.1. 超算互联网平台

2.1.2. 秘塔AI搜索

  • 简介: 秘塔AI搜索是一款基于人工智能技术的新一代搜索引擎,通过结合大语言模型与智能检索能力,旨在提供更精准、高效的答案式搜索体验,尤其在中文信息处理场景中表现出色。
  • 网址: https://metaso.cn/
  • 新闻: 秘塔AI接入满血版DeepSeek R1推理模型
  • 示例:

2.1.3. 腾讯元宝

  • 简介: 腾讯元宝是腾讯推出的一个AI驱动的聊天机器人或虚拟助手产品,旨在为用户提供智能化的对话服务和信息查询。支持网页版和移动端App。
  • 网址: https://yuanbao.tencent.com/chat/
  • 示例:

2.1.4. ima.copilot

  • 简介: 会思考的知识库,开启搜读写新体验,支持 DeepSeek R1 满血版。支持平台:macOS、Windows、小程序。
  • 网址: https://ima.qq.com/
  • 示例:

2.1.5. 有道词典-AI助手

  • 简介: 有道词典AI助手是网易有道词典集成的一款智能语言学习工具,依托先进的自然语言处理技术(如大语言模型),为用户提供更智能、交互式的语言服务。以下是其核心特点:

  • 网址: 好像只有移动端App支持。

  • 示例:

2.2. 方案二:第三方平台的API

2.2.1. 实现原理

原理说明:

该方案的核心原理是: 通过硅基流动提供的DeepSeek API来提供大语言模型服务,然后用多模型桌面客户端(如Cherry StudioChatbox),通过API的密钥连接硅基流动提供的服务。

硅基流动:

与DeepSeek类似,硅基流动(全称北京硅基流动科技有限公司)是中国另外一家初创的AI科技公司,是一家专注于AI基础设施(AI Infra)的公司。简单来说,这家公司研发的平台(中文:硅基流动,英文:SiliconFlow)就像是为开发者和企业提供“AI模型超市”和“加速工具包”。通过整合先进的大模型(如文本生成、图像生成等)并优化其性能,硅基流动让用户无需从零开始训练模型或购买昂贵硬件,就能快速、低成本地使用AI能力。

硅基流动与华为云联合推出基于昇腾云的DeepSeek R1&V3服务。他们三者之间的关系如下:。

  • 昇腾云: 是华为云的一个服务,它基于华为的昇腾芯片提供算力支持。
  • 硅基流动: 是一个集成多模型的云服务平台。
  • DeepSeek: 提供大模型推理服务。

2.2.2. 硅基流动 + Cherry Studio的操作流程

这里以 硅基流动 + Cherry Studio为例,讲解操作流程。

1. 注册硅基流动账号并生成API密钥。

  • 访问硅基流动官网:https://cloud.siliconflow.cn/i/smrBisyV,并注册账号。邀请码可填写:smrBisyV。
  • 登录后进入「API 密钥」页面,点击「新建密钥」,填写描述后生成并复制密钥。

2. 下载并安装Cherry Studio。

  • 访问 Cherry Studio 官网:https://cherry-ai.com/download,选择对应系统的安装包(Windows/MacOS/Linux)。
  • 双击安装包,根据提示安装即可。

3. 配置Cherry Studio连接硅基流动。

  • 打开 Cherry Studio,点击左下角「齿轮图标」→「服务模型」→ 选择「硅基流动」,粘贴复制的 API 密钥。
  • 点击「检查」按钮,确保密钥生效(晚高峰时可能延迟)。

4. 添加DeepSeek模型(如R1和V3)。

  • 若存在自带模型(如 GPT-3),建议删除以简化界面。
  • 若没有DeepSeek相关的模型,可以手动添加。点击「管理」→「添加模型」,输入模型 ID:
    • deepseek-ai/DeepSeek-R1(深度思考)。
    • deepseek-ai/DeepSeek-V3(快速响应)。
    • 若需增强语义理解,可额外添加嵌入模型 BAAI/bge-m3

5. 切换模型并开始使用。

  • 在聊天界面顶部下拉菜单中,切换 R1 或 V3 模型。
  • 输入问题后,R1 会逐步推理给出详细答案,V3 则快速返回结果。

2.3. 方案三:本地化部署DeepSeek

2.3.1. 关键步骤

  1. 硬件要求:需NVIDIA显卡(显存≥8GB)、内存≥16GB,推荐Ubuntu 20.04系统;
  2. 环境配置:安装Python 3.8+、Docker、CUDA 11.7,通过Git获取源码并配置模型权重(需HuggingFace API密钥);
  3. 服务启动:使用Docker启动服务,访问本地端口即可调用API。

2.3.2. 优缺点

  • 优势:完全私有化、无网络延迟。
  • 劣势:初期硬件成本高,需一定技术背景5。

2.3.3. 详细操作

我本人的电脑不满足要求,没有实际操作过。大家可查看其他资料完成相关的部署。

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