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deepseek本地部署后需要联网吗_deepdive介绍与安装最近引发大家的关注，相信大家都想知道这件事会有怎么样的发展？下面就让小编为大家介绍一下，一起来看看吧。

deepseek本地部署后需要联网吗

DeepSeek 是一个开源模型，可以通过本地部署在自己的终端上使用。

一旦部署完成，用户可以在无需联网的情况下直接使用 DeepSeek。

这一特点使得 DeepSeek 的本地部署版本特别适合对数据安全有高要求或处于无法稳定联网的环境中使用。

然而，在部署过程中，用户可能需要下载模型和相关工具，这些操作是需要网络连接的。

此外，如果用户希望更新模型或获取其他在线资源，同样需要联网。

因此，虽然日常使用 DeepSeek 不需要网络连接，但在某些特定的维护或更新操作中，网络连接仍然是必要的。

总的来说，DeepSeek 本地部署后，用户在日常使用时不需要联网，但为了完成初始部署、模型更新或其他在线资源的获取，仍然需要在特定情况下连接网络。

这种设计不仅提高了数据的安全性，还增强了使用的灵活性。

deepdive介绍与安装

在实践知识图谱的过程中，我发现阿里巴巴旗下的神马搜索在构建知识图谱时使用了DeepDive进行关系抽取，并结合深度学习中的PCNN（Piecewise Convolutional Neural Networks）技术。

DeepDive在信息抽取领域表现出色，是构建知识库的强大工具。

它能够基于词性标注、句法分析等手段实现实体之间的关系抽取，适用于处理异构和海量数据。

### DeepDive的工作机制

DeepDive的工作机制涉及以下几个关键步骤：

1. **数据清洗**：对原始数据进行预处理，确保数据的准确性和一致性。

2. **实体识别**：通过自然语言处理技术识别文本中的实体。

3. **实体关联**：建立实体之间的关系。

4. **输出满足指定关系的集合**：最终生成符合要求的关系集合。

具体来说，DeepDive的操作流程包括：

- **文章分句与分词标注**：将文章分成句子，并对每个句子进行分词和标注。

- **特征生成与组合**：提取并组合各种特征，如词性、句法结构等。

- **领域知识集成**：整合特定领域的背景知识，以提高关系抽取的准确性。

- **监督学习**：通过人工标注的样本生成正例和反例，训练模型。

- **推理机制**：使用因子图和Gibbs Sampling进行特征与知识的推理。

在使用DeepDive时，用户需要定义输入数据格式、距离监督规则、推理参数以及原始数据处理和特征提取的方式。

这些配置主要在`app.ddlog`文件中完成。

DeepDive可以分解为四个主要部分：特征抽取、领域知识集成、监督学习和知识推理。

涉及的概念包括实体、关系、提及（mention）和关系提及（relation mention）。

### 安装DeepDive

安装DeepDive的步骤如下：

1. **下载与解压**：执行命令下载`deepdive-v0.8-STABLE-Linux.tar.gz`，自动解压并复制到`local`目录。

2. **配置环境变量**：修改`~/.bash_profile`文件，使DeepDive命令可用。

3. **解决依赖问题**：处理curl错误和apt-get问题，确保系统环境配置正确。

4. **下载示例项目**：下载`spouse_example`例子，配置PostgreSQL URL，并解决数据库不存在的问题。

5. **处理中文支持**：由于DeepDive默认处理英文，需要下载中文模型。

具体步骤包括下载Stanford Chinese CoreNLP模型，放入指定路径，编译整个工程，并通过postman进行测试。

下载中文模型后，DeepDive才能对中文进行分词和标注处理。

### 实践案例

在完成简单的介绍和安装后，后续文章将通过具体的案例来展示如何使用DeepDive构建知识图谱。

感谢关注我的知乎专栏并点赞。

### 参考资源

参考资源包括但不限于：

- DeepDive官方文档

- 处理HTTPS URL时的cURL证书问题

- apt-cdrom相关问题及错误元数据和APT问题的解决方案

- 命令行方式登录PostgreSQL，创建用户和数据库并赋权

- Deepdive数据准备教程和使用教程

- Deepdive学习笔记及专题科普文章

- Deepdive构建知识库的介绍

- Deepdive中文处理指南及`deepdive-corenlp-server-url`

希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用DeepDive进行知识图谱的构建。

上述就是关于deepseek本地部署后需要联网吗_deepdive介绍与安装的全部内容了，希望能够有所帮助。

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谷歌新论文把内存股价干崩了！KV cache压缩6倍，“谷歌的DeepSeek时刻”

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谷歌研究院推出TurboQuant压缩算法，把AI推理过程中最吃内存的KV cache压缩至少6倍，精度零损失。

市场的解读简单粗暴，长上下文AI推理以后不需要那么多内存了，利空内存。

网友纷纷表示，这不就是美剧《硅谷》里的Pied Paper？ Pied Piper是2014年开播的HBO经典美剧《硅谷》里的虚构创业公司，核心技术就是一种“近乎无损的极限压缩算法”。

2026年，类似的算法在现实世界居然成真了。

KVCache量化到3 bit 要理解TurboQuant为什么重要，先得理解它解决的是什么问题。

AI大模型推理时处理过的信息会临时存在KV Cache，方便后续快速调用，不用每次从头算起。

问题是随着上下文窗口越来越长，内存消耗急剧膨胀。

KV cache正在成为AI推理的核心瓶颈之一。

传统的解决思路是向量量化，把高精度数据压成低精度表示。

但尴尬的是，大部分量化方法本身也需要存储额外的“量化常数”，每个数字要多占1到2个bit。

TurboQuant用两个改动把这个额外开销干到了零。

PolarQuant（极坐标量化）：不用传统的X、Y、Z坐标描述数据，转而用极坐标”距离+角度”。

谷歌团队发现，转换后角度的分布非常集中且可预测，根本不需要额外存储归一化常数。

就像把“往东走3个路口，往北走4个路口”压缩成”朝37度方向走5个路口”。

信息量不变，描述更紧凑，还省掉了坐标系本身的开销。

QJL（量化JL变换）：把高维数据投影后压缩成+1或-1的符号位，完全不需要额外内存。

TurboQuant用它来消除PolarQuant压缩后残留的微小误差。

两者组合后PolarQuant先用大部分bit容量捕捉数据的主要信息，QJL再用1个bit做残差修正。

最终实现3-bit量化，无需任何训练或微调，精度零损失。

8倍加速，Benchmark全线拉满谷歌团队在Gemma和Mistral等开源模型上，跑了主流长上下文基准测试，覆盖问答、代码生成、摘要等多种任务。

在“大海捞针”任务上，TurboQuant在所有测试中拿下完美分数，同时KV cache内存占用缩小了至少6倍。

PolarQuant单独使用，精度也几乎无损。

速度提升同样显著。

在英伟达H100 GPU上，4-bit TurboQuant计算注意力分数的速度，比32-bit未量化版本快了8倍。

不只是省内存，还更快了。

在向量搜索领域，TurboQuant同样超越了现有最优量化方法的召回率，而且不需要针对具体数据集做调优，也不依赖低效的大码本。

AI内存的DeepSeek时刻？ Cloudflare CEO评价“这是谷歌的DeepSeek时刻”。

他认为DeepSeek证明了用更少的资源也能训出顶尖模型。

TurboQuant的方向类似，用更少的内存，也能跑同样质量的推理。

谷歌表示，TurboQuant除了可以用在Gemini等大模型上，同时还能大幅提升语义搜索的效率，让谷歌级别的万亿级向量索引查询更快、成本更低。

不过TurboQuant目前还只是一个实验室成果，尚未大规模部署。

更关键的是，它只解决推理阶段的内存问题。

而AI训练环节完全不受影响。

论文地址： https://research.google/blog/turboquant-redefining-ai-efficiency-with-extreme-compression/ 参考链接： [1]https://x.com/eastdakota/status/2036827179150168182?s=20 — 欢迎AI产品从业者共建 —