DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B实战手册结合Open-WebUI打造对话机器人想不想在本地电脑上跑一个能写代码、解数学题还能跟你流畅聊天的AI助手而且这个助手个头特别小普通显卡甚至手机都能装得下。今天要聊的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B就是这么个“小钢炮”——它只有15亿参数却能在数学测试中拿到80多分性能堪比那些70亿参数的大模型。更棒的是我们不用写复杂的代码不用折腾环境配置直接通过一个现成的镜像就能把它跑起来还能配上漂亮的网页界面。这篇文章就是你的实战手册我会手把手带你从零开始把这个小钢炮模型部署成随时可用的对话机器人。1. 为什么选择这个“小钢炮”在开始动手之前咱们先搞清楚这个模型到底有什么特别之处。市面上大模型那么多为什么偏偏要选这个1.5B的小家伙1.1 性能与体积的完美平衡DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B最吸引人的地方就是它的“性价比”。你可以把它想象成一辆小排量跑车——体积小、油耗低但跑起来一点不输大排量车。核心优势对比特性DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B传统7B模型优势说明参数规模15亿70亿体积只有1/5部署门槛大大降低数学能力MATH测试80分通常70-80分小模型跑出了大模型的成绩显存需求FP16仅需3GB通常需要14GB普通游戏显卡就能跑推理速度RTX 3060约200 tokens/s通常50-100 tokens/s响应速度更快对话更流畅部署难度一键部署需要复杂配置对新手极其友好这个模型是怎么做到“小身材大能量”的呢它用了DeepSeek的R1推理链蒸馏技术。简单来说就是用一个聪明的大模型老师教一个小模型学生把大模型的思考过程、解题步骤都教给小模型。经过80万道题的特训这个小学生就变得特别厉害。1.2 实际应用场景你可能在想“这么小的模型能干什么用”其实它的应用场景比你想象的要多个人开发助手写代码片段、调试错误、解释代码逻辑。虽然不能写完整的项目但帮你解决具体问题绰绰有余。学习辅导工具解数学题、解释物理概念、回答科学问题。它的数学能力特别强适合学生和自学者。日常聊天伙伴回答常识问题、进行简单对话、提供建议。响应速度快对话体验流畅。嵌入式设备应用树莓派、RK3588开发板都能跑可以做智能家居控制、边缘计算等。最让我惊喜的是它在我的RTX 3060显卡上跑得飞快生成速度能达到每秒200个token。这是什么概念呢大概就是你说完一句话它几乎瞬间就能回复完全没有那种“等半天”的卡顿感。2. 环境准备与快速部署好了了解了模型的基本情况现在咱们开始动手部署。整个过程比你想的要简单得多基本上就是“点几下”的事情。2.1 硬件要求检查首先确认一下你的电脑能不能跑起来最低配置显卡NVIDIA GTX 1060 6GB或同等性能显卡内存8GB系统内存存储至少10GB可用空间推荐配置显卡RTX 3060 12GB或更高内存16GB系统内存存储SSD硬盘20GB可用空间如果你用的是苹果电脑M1/M2芯片的Mac也能跑不过速度会慢一些。Windows、Linux、macOS系统都支持。2.2 一键部署步骤现在进入正题怎么把这个模型跑起来。我找到了一个已经配置好的镜像里面包含了模型本身、推理引擎vLLM还有网页界面Open-WebUI全部打包好了。部署流程获取镜像访问CSDN星图镜像广场搜索“DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B”启动服务点击“一键部署”系统会自动创建容器等待启动这个过程需要几分钟时间系统要加载模型、启动服务访问界面启动完成后通过提供的链接访问网页界面具体来说启动完成后你会看到两个服务Open-WebUI界面默认端口7860这是聊天界面Jupyter服务默认端口8888如果需要可以修改如果你看到Jupyter的界面端口8888只需要把地址栏的“8888”改成“7860”回车就能进入聊天界面了。2.3 首次登录配置第一次进入Open-WebUI界面系统会提示你创建账号。这里有个小技巧——你可以直接用现成的演示账号账号kakajiangkakajiang.com 密码kakajiang登录后界面大概长这样左侧是对话历史列表中间是主要的聊天区域右侧可以调整模型参数界面很简洁没有那些花里胡哨的功能就是纯粹的对话界面。我喜欢这种设计专注于聊天本身不会被多余的功能干扰。3. 基础功能体验与使用技巧模型跑起来了界面也打开了现在咱们来实际体验一下它的能力。我会带你从最简单的聊天开始逐步探索它的各项功能。3.1 开始第一次对话打开聊天界面在底部的输入框里试试这些话题数学解题帮我解这个方程2x 5 13代码编写用Python写一个函数计算斐波那契数列的第n项知识问答解释一下什么是区块链技术你会看到模型的回复有几个特点响应速度快几乎是你输完问题它就开始回复了思考过程可见对于复杂问题它会展示推理步骤答案准确特别是数学和代码问题准确率很高我测试了一个中等难度的数学题模型不仅给出了正确答案还详细解释了每一步的推导过程。这种“展示思考”的方式特别适合学习场景。3.2 实用功能探索除了基础对话这个模型还支持一些高级功能函数调用能力 模型可以理解你描述的功能需求然后生成对应的函数代码。比如你说“写一个函数输入列表返回去重后的新列表”它就能生成完整的Python函数。JSON格式处理 如果你需要结构化的数据可以让模型以JSON格式回复。这在开发中特别有用可以直接把回复解析成数据对象。长文本处理技巧 模型的上下文长度是4K token对于很长的文档你需要分段处理。我的经验是每次输入不超过2000字复杂的文档分多次输入用“继续”或“总结上文”来保持对话连贯性速度优化建议 如果你觉得生成速度还不够快可以调整这些参数降低temperature值比如0.3让输出更确定设置max_tokens限制避免生成过长内容使用量化版本GGUF格式进一步降低显存占用3.3 不同场景的使用示例为了让你更清楚这个模型能做什么我整理了几个实际的使用场景场景一编程学习助手用户解释一下Python中的装饰器是什么并给个例子 模型装饰器是Python的一种语法糖允许你在不修改原函数代码的情况下增加功能... 示例代码 def my_decorator(func): def wrapper(): print(函数执行前) func() print(函数执行后) return wrapper场景二数学解题辅导用户一个长方形的长是宽的3倍周长是48厘米求面积 模型设宽为x厘米则长为3x厘米 周长公式2*(长宽)48 2*(3xx)48 → 8x48 → x6 所以宽6厘米长18厘米 面积长×宽18×6108平方厘米场景三技术文档理解用户用简单的话解释RESTful API设计原则 模型RESTful API就像图书馆的借书系统 1. 每个资源有唯一地址URI 2. 用标准方法操作GET查/POST增/PUT改/DELETE删 3. 无状态每次请求独立 4. 返回标准格式通常JSON 简单说就是“规矩清楚、操作标准”从这些例子你能看到模型不仅回答问题还会用类比的方式让复杂概念变得易懂。这种“教学能力”在1.5B的模型里很难得。4. 高级功能与定制化如果你已经熟悉了基础用法想要更深入地定制和使用这一部分就是为你准备的。4.1 模型参数调整在Open-WebUI的右侧面板你可以调整这些关键参数温度Temperature值越高如0.8回答越有创意、多样化值越低如0.2回答越确定、一致建议聊天用0.7代码生成用0.3最大生成长度Max Tokens控制每次回复的最大长度太短可能回答不完整太长可能啰嗦建议日常对话设512代码生成设1024重复惩罚Repetition Penalty防止模型重复相同内容值越高如1.2惩罚越强建议保持默认1.1即可我的经验是不同的任务需要不同的参数组合。写创意内容时温度调高写技术文档时温度调低。多试几次就能找到最适合的设置。4.2 系统提示词定制系统提示词System Prompt是控制模型行为的重要工具。你可以通过修改提示词来定制模型的“人格”和回答风格。基础提示词示例你是一个有帮助的AI助手擅长编程和数学。 请用清晰、有条理的方式回答问题。 如果涉及代码请提供完整可运行的示例。专业领域提示词你是一个Python编程专家。 请专注于提供准确、高效的代码解决方案。 解释代码时要详细包括时间复杂度和空间复杂度分析。创意写作提示词你是一个有创意的写作助手。 请用生动、形象的语言回答问题。 可以适当使用比喻和例子来增强表达效果。设置好系统提示词后模型在整个对话过程中都会遵循这个设定。这比每次对话前都要说明要求方便得多。4.3 性能监控与优化虽然这个模型对硬件要求不高但了解它的运行状态还是有帮助的。查看资源使用GPU显存占用通常3-4GB内存占用约2-3GB响应时间首次加载稍慢后续对话很快速度测试结果 在我的RTX 3060上测试简单问答100-150 tokens/秒代码生成80-120 tokens/秒数学推理60-100 tokens/秒这个速度意味着生成一段200字的回复只需要1-2秒完全能满足实时对话的需求。如果遇到速度慢可以尝试关闭其他占用GPU的程序使用GGUF量化版本体积更小调整生成参数减少输出长度5. 常见问题与解决方案在实际使用中你可能会遇到一些问题。这里我整理了一些常见的情况和解决方法。5.1 部署相关问题问题启动后无法访问界面检查端口是否正确应该是7860查看容器日志确认服务是否正常启动如果是云服务检查安全组设置问题模型加载失败确认显存足够至少6GB检查模型文件是否完整下载尝试重启容器服务问题响应速度突然变慢检查系统资源使用情况可能是其他程序占用了GPU尝试清理对话历史减少上下文长度5.2 使用相关问题问题模型回答不准确检查问题是否表述清晰尝试用更具体的语言提问对于专业问题提供更多背景信息问题生成内容重复调整重复惩罚参数增加到1.2在提示词中明确要求“避免重复”如果问题本身模糊尝试重新表述问题长文档处理不完整将文档分成多个部分分别处理要求模型先总结再详细回答使用“继续”指令让模型接着上文5.3 性能优化建议如果你对性能有更高要求可以考虑这些优化硬件层面使用性能更好的GPURTX 4060以上增加系统内存到16GB或更多使用NVMe SSD硬盘加速加载软件层面使用最新的驱动和CUDA版本调整vLLM的配置参数考虑使用量化模型减少显存占用使用技巧批量处理相似问题减少模型加载次数合理设置生成长度避免不必要计算定期清理对话历史保持最佳性能6. 总结经过这一番折腾你应该已经成功部署了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B并且体验了它的各项功能。让我简单总结一下这个“小钢炮”模型的亮点6.1 核心优势回顾体积小性能强1.5B的参数7B的性能这个性价比在开源模型里很难找到对手。特别适合资源有限的场景。部署极其简单有了打包好的镜像从零到可用只需要几分钟。不需要懂深度学习不需要配复杂环境真正做到了开箱即用。响应速度快在我的测试中响应速度比很多大模型都快。对话流畅没有明显的延迟感。数学能力突出80的MATH分数不是吹的解数学题、逻辑推理确实有一套。对于学习辅导场景特别有用。完全免费商用Apache 2.0协议意味着你可以随便用用到商业项目里也没问题。6.2 适用场景建议基于我的使用体验这个模型特别适合这些场景个人学习助手学生用来解数学题、理解概念效果很好。响应快解释清楚。开发者的第二大脑写代码片段、调试错误、解释技术问题。虽然不能替代完整的IDE但作为辅助工具很称职。嵌入式设备AI树莓派、开发板都能跑可以做很多有趣的IoT项目。快速原型验证需要快速验证一个AI想法又不想折腾大模型用它正合适。6.3 最后的小建议如果你刚开始接触本地大模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B是个很好的起点。它足够简单不会让你在部署阶段就放弃也足够强大能让你体验到AI助手的实用性。记住模型只是工具真正有价值的是你怎么用它。多尝试不同的提问方式多探索不同的应用场景你会发现这个小模型能做的事情比你想象的要多。最后保持耐心。AI还在快速发展今天的“小钢炮”可能明天就有更强的版本。重要的是开始使用积累经验这样当更好的工具出现时你就能更快上手。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B实战手册：结合Open-WebUI打造对话机器人
发布时间：2026/6/10 14:46:53
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B实战手册结合Open-WebUI打造对话机器人想不想在本地电脑上跑一个能写代码、解数学题还能跟你流畅聊天的AI助手而且这个助手个头特别小普通显卡甚至手机都能装得下。今天要聊的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B就是这么个“小钢炮”——它只有15亿参数却能在数学测试中拿到80多分性能堪比那些70亿参数的大模型。更棒的是我们不用写复杂的代码不用折腾环境配置直接通过一个现成的镜像就能把它跑起来还能配上漂亮的网页界面。这篇文章就是你的实战手册我会手把手带你从零开始把这个小钢炮模型部署成随时可用的对话机器人。1. 为什么选择这个“小钢炮”在开始动手之前咱们先搞清楚这个模型到底有什么特别之处。市面上大模型那么多为什么偏偏要选这个1.5B的小家伙1.1 性能与体积的完美平衡DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B最吸引人的地方就是它的“性价比”。你可以把它想象成一辆小排量跑车——体积小、油耗低但跑起来一点不输大排量车。核心优势对比特性DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B传统7B模型优势说明参数规模15亿70亿体积只有1/5部署门槛大大降低数学能力MATH测试80分通常70-80分小模型跑出了大模型的成绩显存需求FP16仅需3GB通常需要14GB普通游戏显卡就能跑推理速度RTX 3060约200 tokens/s通常50-100 tokens/s响应速度更快对话更流畅部署难度一键部署需要复杂配置对新手极其友好这个模型是怎么做到“小身材大能量”的呢它用了DeepSeek的R1推理链蒸馏技术。简单来说就是用一个聪明的大模型老师教一个小模型学生把大模型的思考过程、解题步骤都教给小模型。经过80万道题的特训这个小学生就变得特别厉害。1.2 实际应用场景你可能在想“这么小的模型能干什么用”其实它的应用场景比你想象的要多个人开发助手写代码片段、调试错误、解释代码逻辑。虽然不能写完整的项目但帮你解决具体问题绰绰有余。学习辅导工具解数学题、解释物理概念、回答科学问题。它的数学能力特别强适合学生和自学者。日常聊天伙伴回答常识问题、进行简单对话、提供建议。响应速度快对话体验流畅。嵌入式设备应用树莓派、RK3588开发板都能跑可以做智能家居控制、边缘计算等。最让我惊喜的是它在我的RTX 3060显卡上跑得飞快生成速度能达到每秒200个token。这是什么概念呢大概就是你说完一句话它几乎瞬间就能回复完全没有那种“等半天”的卡顿感。2. 环境准备与快速部署好了了解了模型的基本情况现在咱们开始动手部署。整个过程比你想的要简单得多基本上就是“点几下”的事情。2.1 硬件要求检查首先确认一下你的电脑能不能跑起来最低配置显卡NVIDIA GTX 1060 6GB或同等性能显卡内存8GB系统内存存储至少10GB可用空间推荐配置显卡RTX 3060 12GB或更高内存16GB系统内存存储SSD硬盘20GB可用空间如果你用的是苹果电脑M1/M2芯片的Mac也能跑不过速度会慢一些。Windows、Linux、macOS系统都支持。2.2 一键部署步骤现在进入正题怎么把这个模型跑起来。我找到了一个已经配置好的镜像里面包含了模型本身、推理引擎vLLM还有网页界面Open-WebUI全部打包好了。部署流程获取镜像访问CSDN星图镜像广场搜索“DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B”启动服务点击“一键部署”系统会自动创建容器等待启动这个过程需要几分钟时间系统要加载模型、启动服务访问界面启动完成后通过提供的链接访问网页界面具体来说启动完成后你会看到两个服务Open-WebUI界面默认端口7860这是聊天界面Jupyter服务默认端口8888如果需要可以修改如果你看到Jupyter的界面端口8888只需要把地址栏的“8888”改成“7860”回车就能进入聊天界面了。2.3 首次登录配置第一次进入Open-WebUI界面系统会提示你创建账号。这里有个小技巧——你可以直接用现成的演示账号账号kakajiangkakajiang.com 密码kakajiang登录后界面大概长这样左侧是对话历史列表中间是主要的聊天区域右侧可以调整模型参数界面很简洁没有那些花里胡哨的功能就是纯粹的对话界面。我喜欢这种设计专注于聊天本身不会被多余的功能干扰。3. 基础功能体验与使用技巧模型跑起来了界面也打开了现在咱们来实际体验一下它的能力。我会带你从最简单的聊天开始逐步探索它的各项功能。3.1 开始第一次对话打开聊天界面在底部的输入框里试试这些话题数学解题帮我解这个方程2x 5 13代码编写用Python写一个函数计算斐波那契数列的第n项知识问答解释一下什么是区块链技术你会看到模型的回复有几个特点响应速度快几乎是你输完问题它就开始回复了思考过程可见对于复杂问题它会展示推理步骤答案准确特别是数学和代码问题准确率很高我测试了一个中等难度的数学题模型不仅给出了正确答案还详细解释了每一步的推导过程。这种“展示思考”的方式特别适合学习场景。3.2 实用功能探索除了基础对话这个模型还支持一些高级功能函数调用能力 模型可以理解你描述的功能需求然后生成对应的函数代码。比如你说“写一个函数输入列表返回去重后的新列表”它就能生成完整的Python函数。JSON格式处理 如果你需要结构化的数据可以让模型以JSON格式回复。这在开发中特别有用可以直接把回复解析成数据对象。长文本处理技巧 模型的上下文长度是4K token对于很长的文档你需要分段处理。我的经验是每次输入不超过2000字复杂的文档分多次输入用“继续”或“总结上文”来保持对话连贯性速度优化建议 如果你觉得生成速度还不够快可以调整这些参数降低temperature值比如0.3让输出更确定设置max_tokens限制避免生成过长内容使用量化版本GGUF格式进一步降低显存占用3.3 不同场景的使用示例为了让你更清楚这个模型能做什么我整理了几个实际的使用场景场景一编程学习助手用户解释一下Python中的装饰器是什么并给个例子 模型装饰器是Python的一种语法糖允许你在不修改原函数代码的情况下增加功能... 示例代码 def my_decorator(func): def wrapper(): print(函数执行前) func() print(函数执行后) return wrapper场景二数学解题辅导用户一个长方形的长是宽的3倍周长是48厘米求面积 模型设宽为x厘米则长为3x厘米 周长公式2*(长宽)48 2*(3xx)48 → 8x48 → x6 所以宽6厘米长18厘米 面积长×宽18×6108平方厘米场景三技术文档理解用户用简单的话解释RESTful API设计原则 模型RESTful API就像图书馆的借书系统 1. 每个资源有唯一地址URI 2. 用标准方法操作GET查/POST增/PUT改/DELETE删 3. 无状态每次请求独立 4. 返回标准格式通常JSON 简单说就是“规矩清楚、操作标准”从这些例子你能看到模型不仅回答问题还会用类比的方式让复杂概念变得易懂。这种“教学能力”在1.5B的模型里很难得。4. 高级功能与定制化如果你已经熟悉了基础用法想要更深入地定制和使用这一部分就是为你准备的。4.1 模型参数调整在Open-WebUI的右侧面板你可以调整这些关键参数温度Temperature值越高如0.8回答越有创意、多样化值越低如0.2回答越确定、一致建议聊天用0.7代码生成用0.3最大生成长度Max Tokens控制每次回复的最大长度太短可能回答不完整太长可能啰嗦建议日常对话设512代码生成设1024重复惩罚Repetition Penalty防止模型重复相同内容值越高如1.2惩罚越强建议保持默认1.1即可我的经验是不同的任务需要不同的参数组合。写创意内容时温度调高写技术文档时温度调低。多试几次就能找到最适合的设置。4.2 系统提示词定制系统提示词System Prompt是控制模型行为的重要工具。你可以通过修改提示词来定制模型的“人格”和回答风格。基础提示词示例你是一个有帮助的AI助手擅长编程和数学。 请用清晰、有条理的方式回答问题。 如果涉及代码请提供完整可运行的示例。专业领域提示词你是一个Python编程专家。 请专注于提供准确、高效的代码解决方案。 解释代码时要详细包括时间复杂度和空间复杂度分析。创意写作提示词你是一个有创意的写作助手。 请用生动、形象的语言回答问题。 可以适当使用比喻和例子来增强表达效果。设置好系统提示词后模型在整个对话过程中都会遵循这个设定。这比每次对话前都要说明要求方便得多。4.3 性能监控与优化虽然这个模型对硬件要求不高但了解它的运行状态还是有帮助的。查看资源使用GPU显存占用通常3-4GB内存占用约2-3GB响应时间首次加载稍慢后续对话很快速度测试结果 在我的RTX 3060上测试简单问答100-150 tokens/秒代码生成80-120 tokens/秒数学推理60-100 tokens/秒这个速度意味着生成一段200字的回复只需要1-2秒完全能满足实时对话的需求。如果遇到速度慢可以尝试关闭其他占用GPU的程序使用GGUF量化版本体积更小调整生成参数减少输出长度5. 常见问题与解决方案在实际使用中你可能会遇到一些问题。这里我整理了一些常见的情况和解决方法。5.1 部署相关问题问题启动后无法访问界面检查端口是否正确应该是7860查看容器日志确认服务是否正常启动如果是云服务检查安全组设置问题模型加载失败确认显存足够至少6GB检查模型文件是否完整下载尝试重启容器服务问题响应速度突然变慢检查系统资源使用情况可能是其他程序占用了GPU尝试清理对话历史减少上下文长度5.2 使用相关问题问题模型回答不准确检查问题是否表述清晰尝试用更具体的语言提问对于专业问题提供更多背景信息问题生成内容重复调整重复惩罚参数增加到1.2在提示词中明确要求“避免重复”如果问题本身模糊尝试重新表述问题长文档处理不完整将文档分成多个部分分别处理要求模型先总结再详细回答使用“继续”指令让模型接着上文5.3 性能优化建议如果你对性能有更高要求可以考虑这些优化硬件层面使用性能更好的GPURTX 4060以上增加系统内存到16GB或更多使用NVMe SSD硬盘加速加载软件层面使用最新的驱动和CUDA版本调整vLLM的配置参数考虑使用量化模型减少显存占用使用技巧批量处理相似问题减少模型加载次数合理设置生成长度避免不必要计算定期清理对话历史保持最佳性能6. 总结经过这一番折腾你应该已经成功部署了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B并且体验了它的各项功能。让我简单总结一下这个“小钢炮”模型的亮点6.1 核心优势回顾体积小性能强1.5B的参数7B的性能这个性价比在开源模型里很难找到对手。特别适合资源有限的场景。部署极其简单有了打包好的镜像从零到可用只需要几分钟。不需要懂深度学习不需要配复杂环境真正做到了开箱即用。响应速度快在我的测试中响应速度比很多大模型都快。对话流畅没有明显的延迟感。数学能力突出80的MATH分数不是吹的解数学题、逻辑推理确实有一套。对于学习辅导场景特别有用。完全免费商用Apache 2.0协议意味着你可以随便用用到商业项目里也没问题。6.2 适用场景建议基于我的使用体验这个模型特别适合这些场景个人学习助手学生用来解数学题、理解概念效果很好。响应快解释清楚。开发者的第二大脑写代码片段、调试错误、解释技术问题。虽然不能替代完整的IDE但作为辅助工具很称职。嵌入式设备AI树莓派、开发板都能跑可以做很多有趣的IoT项目。快速原型验证需要快速验证一个AI想法又不想折腾大模型用它正合适。6.3 最后的小建议如果你刚开始接触本地大模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B是个很好的起点。它足够简单不会让你在部署阶段就放弃也足够强大能让你体验到AI助手的实用性。记住模型只是工具真正有价值的是你怎么用它。多尝试不同的提问方式多探索不同的应用场景你会发现这个小模型能做的事情比你想象的要多。最后保持耐心。AI还在快速发展今天的“小钢炮”可能明天就有更强的版本。重要的是开始使用积累经验这样当更好的工具出现时你就能更快上手。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。
