AI教程

在受支持的 Linux GPU 环境安装 vLLM，启动 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B，通过模型列表与聊天请求验证 OpenAI 兼容 API。

在 Windows 11 安装 Ollama，运行 DeepSeek-R1 7B，并用 PowerShell 请求本地 Generate API，逐步核对模型、响应与常见失败。

用固定模型、精度、输入、Batch 与运行环境建立 AI 芯片推理基线，先验证正确性，再记录延迟、吞吐量、内存和重复测试结果。

核对 DeepSeek-R1 六个官方蒸馏版本的参数规模与底座，从运行框架、许可、真实任务和资源成本选择 Qwen 或 Llama 版本。

从真实任务、业务边界和历史失败中构建智能体评测集，写清通过条件，保存工具调用与失败原因，并持续加入回归样本。

用一张虚构客服工单区分大模型、固定工作流和智能体，给出订单归属核对、接口失败转人工及工具权限的具体判断。

解释 AI 芯片工具链的五个环节，并沿 NVIDIA 官方 ResNet-50 示例完成模型下载、TensorRT 引擎构建和加载检查。

用官方模型列表区分 DeepSeek-R1 原版与蒸馏版，核对 Qwen、Llama 底座、具体模型卡和许可，再用同一批问题做选型。

按数据类型、部署、协作与导出要求选择 AI 数据标注工具，并用可导入的客服文本样例走通 Label Studio 标注与复核。

文章从新手真实需求出发，介绍了5类常见好用的AI工具：通用对话型AI、搜索问答型AI、图像生成型AI、办公效率型AI和编程辅助型AI。正文说明了每类工具的适用场景、典型用途、提问方法、局限和选择思路，并提醒读者对事实、数据、代码、隐私和专业内容进行必要核对。