32B 壁彻算⼒平台+昇腾910B集群 科研计算与多模态处理 四、云端部署替代⽅案 1. 国内云服务商推荐 平台 核⼼优势 适⽤场景 硅基流动 官⽅推荐API，低延迟，⽀持多模态模型 企业级⾼并发推理 腾讯云 ⼀键部署+限时免费体验，⽀持VPC私有化 中⼩规模模型快速上线 PPIO派欧云 价格仅为OpenAI 1/20，注册赠5000万tokens 低成本尝鲜与测试 2. 国际接⼊渠道（需魔法或外企上⽹环境 部署步骤（Linux示例） 1. 安装依赖⼯具： # 安装llama.cpp（⽤于合并分⽚⽂件） /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" brew install llama.cpp 2. 下载并合并模型分⽚： 3. 安装Ollama： 4. 创建Modelfile：

生成。 5. 分析型提示语：要求AI对给定信息进行分析和推 理。 6. 多模态提示语：结合文本、图像等多种形式的 输入。 表1-1-1提示语的本质特征 特征 描述 示例 沟通桥梁 连接人类意图和AI理解 “将以下内容翻译为法语：Hello, world” 上下文提供 者 为AI提供必要的背景信息 “假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿 破仑的崛起” 任务定义器 明确指定AI需要完成的任务 分为独立但相关的 部分 • Prioritization（优先级）：确定子任务的重要性和执行 顺序 • Elaboration（细化）：深入探讨每个子任务的细节 • Connection（连接）：建立子任务之间的逻辑关联 • Temporal Arrangement（时序安排）：考虑任务的时 间维度 • Resource Allocation（资源分配）：为每个子任务分配 适当的注意力资源 优先级提示： “对上述分解的任务进行优先级排序，考虑它们对总 体目标的重要性和逻辑顺序。” 3. 细化提示：“选择优先级最高的子任务，将其进一步细化为2—3个具 体的行动项或小目标。” 4. 连接提示：“分析各个子任务之间的关系，确定它们如何相互支持和 影响，以及如何共同推进总体目标的实现。” 5. 时序提示：“为每个子任务制定一个粗略的时间表，考虑它们的依赖 关系和完成所需的相对时间。”

生成。 5. 分析型提示语：要求AI对给定信息进行分析和推 理。 6. 多模态提示语：结合文本、图像等多种形式的 输入。 表1-1-1提示语的本质特征 特征 描述 示例 沟通桥梁 连接人类意图和AI理解 “将以下内容翻译为法语：Hello, world” 上下文提供 者 为AI提供必要的背景信息 “假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿 破仑的崛起” 任务定义器 明确指定AI需要完成的任务 分为独立但相关的 部分 • Prioritization（优先级）：确定子任务的重要性和执行 顺序 • Elaboration（细化）：深入探讨每个子任务的细节 • Connection（连接）：建立子任务之间的逻辑关联 • Temporal Arrangement（时序安排）：考虑任务的时 间维度 • Resource Allocation（资源分配）：为每个子任务分配 适当的注意力资源 优先级提示： “对上述分解的任务进行优先级排序，考虑它们对总 体目标的重要性和逻辑顺序。” 3. 细化提示：“选择优先级最高的子任务，将其进一步细化为2—3个具 体的行动项或小目标。” 4. 连接提示：“分析各个子任务之间的关系，确定它们如何相互支持和 影响，以及如何共同推进总体目标的实现。” 5. 时序提示：“为每个子任务制定一个粗略的时间表，考虑它们的依赖 关系和完成所需的相对时间。”

1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； 2、撰写python脚本； 3、提取并合并网址； 4、提取网址内容； 5、写入文件。 任务 你需要完成以下两个任务： 1.阅读网页【网址】源代码【对应网页源代码】。提取所 有包含“春运2025丨X月X日，全社会跨区域人员流动量完 成X万人次”的网址进行去重、筛选，合并成网址列表 2.撰写python脚本，基于步骤1输出的网址列表提取所有网 址内容“截至目前 使句子更简洁。 在群落范围内，捕食能够影响某一营养等级的动 态，也能够影响整个群落结构的动态。 在群落范围内，捕食能影响某一营养等级及整 个群落结构的动态。 删除了多余的"能够"，并将两个 动态合并在一起，使句子更简洁。 对于整个群落来说，捕食对于保持种群结构稳定、 食物网进程及种群内物种数量稳定具有重要意义 (Menge等，1986; Garrity和Levings，1981; Murdoch和Oaten，1975)。 来自行业研报机构的178份半导 体供应链风险分析报告。  解读各研报的核心观点、关键指 标及预测方法。  建立行业报告的质量评估体系， 识别高价值研报并进行分类。 链接效率（如通信、 物流连接） 线条强度（如生产 线的稳定性） 物流效率（如运输 网络的优化性） 需求响应能力（如 预测和应对需求变 化的能力）  模型构建：  在供应链风险最高的环节加强协 同协作，并提供透明的沟通机制。

《DeepSeek给我们带来的创业机会》 360集团创始人 周鸿祎 3 政企、创业者必读政企、创业者必读 一张图读懂一堂DeepSeek课政企、创业者必读 AI给了一个比互联网更大的机会  互联网是连接平台，人工智能是生产力  互联网是赋能性技术，生产力属性较弱  人工智能既能单兵作战，也能外部赋能 互联网创造了能写140个字的推特和分享照片的Instagram AI能帮助人解决登陆火星、能源自由的问题 通过目标拆解，多次调用大模型以及专家模型协同，形成慢 思考能力 61政企、创业者必读 智能体的组成部分 大模型 感知 连接企业内部传感器，感知理解知 识数据 流程 完成复杂繁琐的业务流程或重复的 工作流程 角色 定义智能体应扮演的特定的角色或任务 记忆 短期记忆、长期记忆 知识库 连接内部专有知识库，外部互联网 知识库 复杂推理 基于推理能力制定计划，在过程中 反思 工具 搜索、实时信息、数据请求、业务

可定制化与优化。支持微调（Fine-tuning）：可以根据特定业务需求对模 型进行微调，以适应特定任务，如行业术语、企业内部知识库等。 3. 离线运行，适用于无网络环境。可在离线环境下运行：适用于无互联网 连接或网络受限的场景。提高系统稳定性：即使云服务宕机，本地大模型依 然可以正常工作，不受外部因素影响。 本教程搭建 DeepSeek 好处 本地搭建 DeepSeek 三个比较实际的好处： • 本教程接入的是 亿，70 亿、80 亿是指大模型的神经元参数（权重参数 weight+bias）的 总量。目前大模型都是基于 Transformer 架构，并且是很多层的 Transformer 结构，最后还有全连接层等，所有参数加起来 70 亿，80 亿，还有的上千亿。 教程作者：郭震，工作 8 年目前美国 AI 博士在读，公众号：郭震 AI，欢迎关注获取更多原创教程。资 料用心打磨且开源，是为了帮助更多人了解获取

An example of CMMLU. 40 PROMPT 文章：英雄广场（Heldenplatz）是奥地利首都维也纳的一个广场。在此曾发 生许多重要事件— 最著名的是1938年希特勒在此宣告德奥合并。英雄广场是 霍夫堡皇宫的外部广场，兴建于皇帝弗朗茨·约瑟夫一世统治时期，是没有完 全建成的所谓“帝国广场”（Kaiserforum）的一部分。其东北部是霍夫堡皇宫 的Leopoldinian Tr

langchain.com/docs/get_started/introduction） �� LangChain 是一个帮助开发者使用 LLM 创建应用的开源框 架，它可以将 LLM 与外部数据源进行连接，并允许与 LLM 进行交互。 LangChain 于 2022 年 10 月作为开源项目推出，并于 2023 年 4 月注册成立公司，累计获得超过 3000 万美元的 投资，估值达到了 2 亿美元。

"将以下C 语言代码转换为Python, 要求： ① 保持时间复杂度不变； ② 使 用numpy 优化数组操作； ③ 输出带时间测试案例的完整代码。" 提示语示例 特征 描述 示例 沟通桥梁 连接人类意图和AI理解 “将以下内容翻译为法语 ：Hello, world” 上下文提供 者 为AI提供必要的背景信息 “假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿 破仑的崛起” 任务定义器