【DeepSeek开源模型】带你从0到1低成本搭建企业PRAI系统
还在为高昂的AI服务费用发愁吗？今天我要给你介绍一个超实用的解决方案 - 使用DeepSeek开源模型搭建企业级PRAI(PR人工智能)系统。这个方案不仅成本低，而且效果堪比商业AI服务，特别适合预算有限但又有AI需求的中小企业。
DeepSeek最近开源了一系列大语言模型，性能优秀而且完全免费。通过这篇文章，你将学会如何利用这些开源模型，搭建一个功能完善的PRAI系统，用于自动生成PR文案、新闻稿、社交媒体内容等。
1、准备工作
在开始之前，你需要准备以下工具和环境：
- 硬件要求：
- 一台性能尚可的电脑(至少16GB内存)
- 如果有GPU会更好(不是必须的)
- 软件环境：
- Python 3.8或更高版本
- Git(用于下载模型)
- Conda或virtualenv(推荐用于管理Python环境)
-
主要依赖库：
pip install transformers torch sentencepiece -
模型下载： DeepSeek的模型可以在Hugging Face上找到，你可以选择适合你需求的大小：
git lfs install git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-7b
2、基本用法
加载模型
首先，让我们看看如何加载DeepSeek模型并进行基本的文本生成：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_path = "deepseek-llm-7b" # 你下载的模型路径
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
# 如果有GPU，可以移到GPU上
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model = model.to(device)
基础文本生成
现在我们可以用这个模型生成一些PR文案了：
def generate_pr_text(prompt, max_length=200):
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)
outputs = model.generate(**inputs, max_length=max_length)
return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
prompt = "为一家新开的环保咖啡店写一篇新闻稿，强调其可持续发展的理念："
print(generate_pr_text(prompt))
这个基础版本已经能生成不错的PR内容了，但我们可以做得更好！
3、高级用法
1. 控制生成质量
为了提高生成质量，我们可以调整一些参数：
def high_quality_generation(prompt, max_length=300, temperature=0.7, top_p=0.9):
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)
outputs = model.generate(
**inputs,
max_length=max_length,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
do_sample=True,
num_return_sequences=1
)
return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
2. 多轮对话优化
PR内容往往需要多次修改，我们可以实现一个对话式的优化流程：
def optimize_content(initial_prompt, feedback_rounds=3):
current_text = generate_pr_text(initial_prompt)
print(f"初稿:\n{current_text}\n")
for i in range(feedback_rounds):
feedback = input("请输入你的修改意见 (或直接回车继续): ")
if not feedback:
break
optimization_prompt = f"""
以下是当前的PR文案:
{current_text}
根据以下反馈进行优化:
{feedback}
请输出优化后的版本:
"""
current_text = high_quality_generation(optimization_prompt)
print(f"\n优化版本 {i+1}:\n{current_text}\n")
return current_text
3. 风格控制
不同的PR内容需要不同的风格，我们可以通过提示词控制：
styles = {
"formal": "使用正式、专业的语气",
"casual": "使用轻松、友好的语气",
"technical": "使用技术性语言，包含专业术语",
"emotional": "使用情感化语言，唤起读者共鸣"
}
def style_specific_generation(prompt, style="formal"):
style_instruction = styles.get(style, "")
full_prompt = f"{style_instruction}\n\n{prompt}"
return high_quality_generation(full_prompt)
4、实际使用案例
案例：新产品发布PR文案生成
假设你是一家科技公司的PR负责人，需要为即将发布的智能手表撰写新闻稿。让我们看看如何使用这个系统：
- 初始生成：
prompt = """为TechFuture公司即将发布的智能手表Wave Pro撰写新闻稿，突出以下特点：
- 7天超长续航
- 精准健康监测
- 时尚可定制表盘
- 防水50米
"""
news_release = optimize_content(prompt)
- 优化过程： 系统会生成初稿，然后你可以提供反馈如： “加入更多情感化语言，强调健康监测如何改善用户生活”
- 风格调整：
final_version = style_specific_generation(news_release, style="emotional")
- 多语言支持(进阶)： DeepSeek模型也支持多语言生成，你可以轻松生成英文版本：
english_prompt = "Translate the following PR text to English:\n" + final_version
english_version = high_quality_generation(english_prompt)
部署建议
为了让团队其他成员也能使用这个系统，你可以考虑以下部署方式：
- 本地Web界面： 使用Gradio快速搭建一个界面：
import gradio as gr
def generate_pr_ui(prompt, style):
return style_specific_generation(prompt, style)
iface = gr.Interface(
fn=generate_pr_ui,
inputs=[
gr.Textbox(label="请输入你的PR需求"),
gr.Dropdown(list(styles.keys()), label="选择写作风格")
],
outputs="text",
title="企业PR文案生成系统"
)
iface.launch()
-
API服务： 使用FastAPI将模型封装为API，方便其他系统调用。
-
云部署： 如果你的模型较大，可以考虑在云服务器上部署，团队成员通过内网访问。
总结
通过DeepSeek开源模型搭建企业PRAI系统，你不仅节省了大量成本，还获得了高度定制化的AI写作能力。这套系统可以：
- 快速生成各种PR文案初稿
- 根据反馈不断优化内容
- 适应不同的写作风格需求
- 支持多语言输出
- 轻松集成到现有工作流程中
最重要的是，这一切都是完全开源的，没有隐藏费用，数据也完全由你自己掌控。别再为高昂的AI写作服务付费了，今天就动手搭建属于你自己的PRAI系统吧！
如果你在实施过程中遇到任何问题，DeepSeek的社区提供了很好的支持。记住，最好的学习方式就是实践，赶快动手试试吧
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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