JavaScript 混淆及反混淆代碼工具
介紹在我們開始學(xué)習(xí)反混淆之前，我們首先要了解一下代碼混淆。如果不了解代碼是如何混淆的，我們可能無法成功對代碼進行反混淆，尤其是使用自定義混淆器對其進行混淆時。什么是混
快科技2月4日消息，DeepSeek V3、R1系列開源AI大模型在多語言理解、復(fù)雜推理任務(wù)中展現(xiàn)了卓越性能，不僅推動了AI技術(shù)的普及與發(fā)展，更是對開源社區(qū)的極大貢獻。
目前，各家科技巨頭都已紛紛開始支持、部署DeepSeek，國產(chǎn)硬件也在加速支持。
作為國產(chǎn)全功能GPU創(chuàng)新企業(yè)，摩爾線程快速實現(xiàn)了對DeepSeek蒸餾模型推理服務(wù)的高效部署，可讓更多開發(fā)者基于摩爾線程全功能GPU，進行AI應(yīng)用創(chuàng)新。
一鍵體驗地址：
https://playground.mthreads.com
此外，用戶也可以基于摩爾線程MTT S80、MTT S4000顯卡，進行DeepSeek-R1蒸餾模型的推理部署。
其實早在1月28日，就已經(jīng)有B站UP主在摩爾線程MTT S80上手動完成實踐：
https://www.bilibili.com/video/BV18YfQYEEs2
通過DeepSeek提供的蒸餾模型，能夠?qū)⒋笠?guī)模模型的能力遷移至更小、更高效的版本，在國產(chǎn)GPU上實現(xiàn)高性能推理。
摩爾線程基于自研全功能GPU，通過開源與自研雙引擎方案，快速實現(xiàn)了對DeepSeek蒸餾模型的推理服務(wù)部署。
開源框架適配：
基于Ollama開源框架，摩爾線程完成DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B蒸餾模型的部署，并在多種中文任務(wù)中展現(xiàn)了優(yōu)異的性能，驗證摩爾線程自研全功能GPU的通用性與CUDA兼容性。
自研引擎加速：
通過摩爾線程自主研發(fā)的高性能推理引擎，結(jié)合軟硬件協(xié)同優(yōu)化技術(shù)，通過定制化的算子加速和內(nèi)存管理，顯著提升了模型的計算效率和資源利用率。
這一引擎不僅支持DeepSeek蒸餾模型的高效運行，還為未來更多大規(guī)模模型的部署提供了技術(shù)保障。
后，摩爾線程即將開放自主設(shè)計的夸娥（KUAE）GPU智算集群，全面支持DeepSeek V3、R1模型，以及新一代蒸餾模型的分布式部署。
夸娥集群集成先進推理技術(shù)與分布式計算框架，將確保大規(guī)模模型的高效穩(wěn)定運行，助力開發(fā)者快速實現(xiàn)業(yè)務(wù)落地。
本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-24-128602-0.html國產(chǎn)GPU鼎力支持！摩爾線程快速部署DeepSeek
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