天津大学：《深度解读DeepSeek：部署、使用、安全》
大家好，我是吾鳴。
吾鳴之前给大家分享过由天津大学出品的报告《DeepSeek原理与效应》，今天吾鳴再给大家分享一份由天津大学出品的报告——《深度解读DeepSeek：部署、使用、安全》。
报告主要从DeepSeek本地化部署、DeepSeek使用方法与技巧、DeepSeek安全三大部分介绍了DeepSeek。报告一共48页PPT，文末有完整版下载地址。
内容摘要
1. DeepSeek本地化部署
主要介绍两种部署方式：通过官方API调用和本地服务器部署。API部署依赖互联网连接，成本低但数据可能外泄；本地部署需高端硬件（如多卡GPU服务器），支持私有数据微调和定制插件，数据闭环但运维复杂。详细流程包括模型权重下载、依赖安装、多服务器配置（如全量版、蒸馏版、量化版部署），并对比不同模型对硬件的要求（如显卡数量）。此外，提供可选UI界面搭建框架（如Open WebUI、LM Studio）和多端适配开发建议。
2. DeepSeek使用方法与技巧
重点围绕“十大提示词关键原则”，指导用户精准引导模型输出，包括明确任务目标、提供上下文、设定角色、规范格式、分步骤说明等。通过多个行业场景实例（公安、税务、政务、教育、医疗、农业、办公等）展示实际应用，涵盖反诈宣传、案情通报、税收合规、户籍管理、代码优化、术后康复指导等任务。此外，包含翻译场景（俚语、古诗）和跨学科研究（如比较文学、中东地缘分析），强调结构化输出与领域知识注入。
3. DeepSeek安全
系统分析大模型安全风险：价值观错位（社会偏见、隐私泄露、毒性内容、伦理冲突）、越狱攻击（黑盒/白盒攻击、角色扮演诱导）、误用滥用（生化武器研发、虚假信息传播、深度伪造）、AI自主意识风险（工具性目标、欺骗行为）。提出防御措施（训练优化、评估机制、部署管控）和治理策略（政策法规、技术防护），并引用学术研究强调数据隐私保护、伦理对齐及多维度安全框架的必要性。
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