求助，代码跑不通了。deepseek也解决不了。

bbsince 2025-03-23 17:18:01

想构造一个函数mj()

运行的话，打印一堆字符，竟然搞不定，deepseek说代码没问题。

def mj():

print("asdfasdfasdfasdf")

mj()

求高手。

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怪盗基德1413 03-23

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没有什么错呀？？（你要输出什么？？？）

bbsince 03-23

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@怪盗基德1413 随便输出一个东西就行，结果如截图所示，提示错误。

DeepSeek 模型现在很火，不管是做 NLP 还是代码生成，效果都很能打。很多人想在自己电脑上跑起来试试，但是又被复杂的部署流程劝退了——环境装不对、模型下不全、显卡用不上……这篇文章就是给你准备的，手把手教你在本地搭个能跑的 DeepSeek 环境，从 0 到成功输出结果，搞清楚每一步到底在做啥。整篇文章我们从零开始搭建了本地 DeepSeek 推理环境，其实整个流程并不复杂，难的是一步出错就全盘皆错。只要按着步骤来，尤其是在依赖版本和 GPU 设置上稍微细心一点，完全可以顺利在本地跑起来。

今天我们一起探索了大语言模型在编程和代码方面的神奇能力。我们了解了代码生成，它就像有一个随时待命的编程助手，帮你写出你需要的代码。我们还学习了代码调试，它就像是代码的医生，帮你找出并修复代码中的错误。技术文档处理让我们能够更好地理解和使用复杂的软件。根据需求生成代码片段，就像是定制化的代码服务，满足你的特定需求。代码性能优化建议帮助我们的程序跑得更快，更高效。代码库解释与示例生成让我们能够更好地理解和使用开源代码库。最后，自动补全与注释生成让编程变得更加便捷和清晰。

支持Windows/Linux/Mac(Intel)/Mac(Apple)全平台自动检测系统内存和显存智能评估不同型号显卡的运行能力这个工具凝聚了我对DeepSeek部署的实践经验,希望能帮助更多想要使用DeepSeek的个人和企业用户。不管你是想在笔记本上跑个小模型,还是准备做企业级部署,这个工具都能给你一个明确的参考方案。

大模型部署后最头疼的问题是什么？没错，就是——推理太慢，占资源！DeepSeek 虽然能力强大，但如果不做任何优化，线上跑起来像开“坦克”。这篇文章就来聊聊几种常见又实用的推理优化策略，比如量化、剪枝、缓存等，配上实战代码，让你轻轻松松提升速度、降低成本！优化大模型推理，其实就是“该裁裁、该省省、该记记”。量化、剪枝、缓存，这三板斧一抡下去，不仅跑得更快，还能省下不少显存和算力。如果你正在部署 DeepSeek，或者任何类似的语言模型，建议优先试试量化 + 缓存，见效最快。

甚至在极端情况下，当用户对其回复提出质疑时，它会马上认怂，承认自己的错误，并且竭力胡编乱造一些子虚乌有的论据，来证明自己之前的回复确实有误。不过 ChatGPT 4.5 收到了这个质疑后，通过查询资料，告诉我只要是通过 Angular CLI 创建的项目，肯定会生成 polyfills.ts 文件，并指出了找不到这个文件的几种可能原因。确实如 ChatGPT 4.5 所说，我团队的项目使用 nx 接管了以前的 Angular CLI，所以 polyfills 的设置转移到其他地方了。

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