Posts on May 18, 2025

从头创建一个DeepSeek客户端

谢桂纲 -
11:44 AM
估计阅读时长: 10 分钟  https://github.com/xieguigang/LLMs 大语言模型从2023年开始，在最近几年非常的火爆。在最近的一段时间，有大语言模型自动化处理数据的需求，开发了一个基于Ollama服务的客户端来通过大语言模型执行自动化任务。在这里记录下这个开发过程。 Ollama介绍 Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，专注于简化本地环境中大模型的部署与管理。它通过类似 Docker 的框架设计，让用户能以极低门槛在个人电脑或服务器上运行各类开源模型（如 Llama 3、Mistral、DeepSeek 等），实现数据隐私与离线推理的平衡。 Order by Date Name Attachments […]
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  2. […] 在完成了仿真计算后，针对得到的计算结果文件，接下来我们就可以通过dump_stream函数将计算得到的每一帧的数据以热图的形式导出来，在指定的文件夹中生成每一帧的数据热图结果。在进行热图渲染的时候，可以参考之前写的讲解颜色调色板的文章中列举出来的颜色版进行热图的颜色设置。 […]