广州援建梅州蕉岭“广州小镇”竣工交给

依据《最高人民查看院、广州广州公安部关于公安机关处理经济违法案子的若干规则》等，广州广州查封、扣押、冻住以及处置涉案资产，应当按照法律规则的条件和程序进行，不得超权限、超范围、超数额、超时限查封、扣押、冻住，并留意维护好坏关系人的合法权益。

01-运用Ollama东西布置Ollama是一个开源的大模型服务东西，援建可以支撑最新的deepseek模型，援建以及Llama3，Phi3，Mistral，Gemma和其他多种模型，在装置Ollama东西之后，运用以下指令即可一键布置15亿参数的deepseek-r1模型，运转之后如下图所示：ollamarundeepseek-r1:1.5b接下来就可以向该模型进行提问了，如下图所示：这儿仅仅运转的15亿参数巨细的模型，所以回复的或许并不是很精确，假如想要更高的精确率可以切换为参数更大的模型，但参数变大之后相应的回复速度也会变慢，而且运用Ollama东西布置的推理模型调用的是CPU进行的运算，如下图所示：可以看到在回复的过程中CPU的负载达到了百分之百，并没有调用NPU进行加快，那要如何将RK3588强悍的NPU调用起来呢，这就要看第二种办法运用瑞芯微官方的RKLLM进行量化布置了。经过该东西供给的Python接口可以快捷地完结以下功用：梅州1.模型转化：梅州支撑部分格局的大言语模型转化为RKLLM模型转化后的RKLLM模型可以在RockchipNPU平台上加载运用2.量化功用：支撑将浮点模型量化为定点模型DeepSeek转化完结的RKLLM模型如下图所示：然后将其传输到开发板上，运用对应的可执行文件运转即可，运转之后如下图所示：接下来向该模型提出问题即可，回复内容如下所示：在回复的过程中检查CPU和NPU的利用率，可以看到CPU的占用率现已降了下来，而且调用了NPU的3个中心进行加快推理：至此，关于DeepSeek在RK3588上的布置推理就测验完结了。

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