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　　2025年春节前，官网最新版的telegram下载的地方是什么 R1推理大模型发布后的表现太炸裂了。地球对面上蹿下跳的，搞的我手机上也一直被霸屏。都这么热了，不得搞起来免得落伍了。这次边看边用边学将Dify LLM应用开发平台结合最新的官网telegram下载地方大模型实践起来,搭建属于自己的AI平台智能体和工作流。顺带留文记录。

　　借用最新的官网telegram下载地方-R1模型自己的回答，最新的官网telegram下载地方-R1 是由中国人工智能公司深度求索（最新的官网telegram下载地方）开发的智能助手，基于先进的大语言模型技术构建。从功能概括Ollama模型说明提到，最新的官网telegram下载地方-R1是最新的官网telegram下载地方 的第一代推理模型，在数学、代码和推理任务方面实现了与 OpenAI-o1 相当的性能。

　　最新的官网telegram下载地方-R1能做什么？

　　基础功能

　　* 信息查询：解答常识问题，提供各领域知识（支持联网获取实时信息）

　　* 语言处理：支持多语言翻译、文本润色、摘要生成

　　* 内容创作：协助撰写邮件、文案、故事、诗歌等

　　* 学习辅助：解释专业概念、辅导作业、制定学习计划

　　进阶能力

　　* 编程支持：代码编写/调试、算法讲解、IT问题排查

　　* 数据分析：处理Excel表格、数据可视化建议

　　* 工具调用：支持联网搜索、图文混合交互（需明确说明需求）

　　* 个性化服务：可记忆对话上下文，根据用户需求调整回应风格

　　适用场景

　　* 学生：作业辅导、论文润色、知识点解析

　　* 职场：方案撰写、PPT大纲制作、数据分析

　　* 开发者：代码问题排查、技术方案咨询

　　* 生活场景：旅行规划、健康建议、日常百科问答

　　借用最新的官网telegram下载地方-R1和大模型行业大佬的指标对比图，可以了解到最新的官网telegram下载地方和当前的闭源模型对比，这个MIT License开源的大模型已经在第一梯队了。我们接下来会用它的蒸馏模型部署到本地（有24G+显卡配置的，可以用上32B模型效果不比付费的差）

　　

　　官网的介绍是：生成式AI应用创新引擎
中文telegram的版的下载地址是什么
　　简单用AI回答：Dify是一个开源的大语言模型(LLM)应用开发平台,旨在简化和加速生成式AI应用的创建和部署。Dify 提供了一系列工具和接口，允许开发者构建、训练和部署能够与现实世界互动的智能系统。Dify 的目标是通过开源协作和模块化设计，为开发者提供一个灵活且强大的工具箱，用于轻松构建和运营生成式 AI 原生应用的智能系统。

　　

　　Dify具体能做什么？

　　特定领域的聊天机器人和AI助理不限长度的创意文档生成自由链接的知识库问答和搜索低代码的构建面向半自助Agent支持私有化部署支持多种外部平台及私有化大模型调用（OpenAI、Azure、Hugging Face、通义千问、百度千帆、最新的官网telegram下载地方、ollama、LocalAI等等）

　　关于最新的官网telegram下载地方-R1说在前面

　　电脑配置高的可以试试大点的模型比如14b或者32b的，甚至70b的也可以试试。如果CPU和显卡配置都很普通的可以试试1.5b,7b或者8b的模型。到最后输出快的才是适合的。

　　安装软件：Ollama

　　打开ollama官网，选择对应的操作系统，下载ollama应用程序并安装(以Windows为例，macOS和Linux也是类似)

　　

　　安装成功之后，不会有桌面图标。直接开启一个命令行窗口，输入ollama -v，如果出现下面的版本提示，则说明安装成功。

　　

　　部署模型：最新的官网telegram下载地方-R1

　　在ollama官网的顶部，在模型搜索框里输入最新的官网telegram下载地方-r1，然后选择第一个「最新的官网telegram下载地方 R1」

　　随后在模型界面，根据自己的机器配置选择对应的版本

　　

　　模型基础模型参数显存需求最新的官网telegram下载地方-R1-Distill-Qwen-1.5BQwen2.5-Math-1.5B1.5B~1GB最新的官网telegram下载地方-R1-Distill-Qwen-7BQwen2.5-Math-7B7B~4GB官网最新版的telegram下载的地方是什么-R1-Distill-Llama-8BLlama-3.1-8B8B~4.5GB最新的官网telegram下载地方-R1-Distill-Qwen-14BQwen2.5-14B14B~8GB最新的官网telegram下载地方-R1-Distill-Qwen-32BQwen2.5-32B32B~18GB最新的官网telegram下载地方-R1-Distill-Llama-70BLlama-3.3-70B-Instruct70B~40GB最新的官网telegram下载地方 R1-671B671B~336GB

　　比如，我的电脑是Windows 内存64GB，显存24GB的，可以跑1.5B~32B的模型都比较流畅。选择8B后，在右侧会有下载命令。

　　将下载命令复制到命令行中执行

　　

　　模型默认安装在用户目录下。如果系统盘不够放，可以配置环境变量OLLAMA_MODELS指定存放目录后。退出ollama程序后再运行下载。

　　后续要整合Dify平台所以还需要配置OLLAMA的对外服务地址，可以通过配置环境变量OLLAMA_HOST。（默认仅本地运行是无法和非本地的服务通讯的）

　　配置完成后可以用管理员身份启动命令行使用netstat -tnb 查询确认ollama是否在指定host及端口运行

　　

　　关于Dify说在前面

　　以下部分都是结合群晖DSM Intel CPU平台来部署，用群晖或者黑群晖的可以照猫画毛，用Linux的可以作为参照。

　　Linux 建议用Ubuntu 24.04.1 LTS或最新版本，刚发布这篇文章的时候，官网当时最新的0.15.2版本结合最新的官网telegram下载地方，在智能体使用上还存在问题。2月8日最新Dify发布了0.15.3版本已经可以正常使用了。如果下载Docker遇到问题，可以看下文提供的云盘链接，手动下载最新的版本，再本地部署。

　　考虑使用群晖系统搭建Dify，主要是利用存储服务的稳定可靠，有技术和钞能力加持后，Dify服务托管以及数据可靠性有了保障，后面的部署管理操作也相对简单。自己用的DS1618+ Intel的CPU，内存32GB，实际试用占用4G内存物理内存8G+的应该都能拉起容器实例，NAS的CPU使用率不高。

　　使用ARM CPU的我没有试，可能要自己动手在ARM Linux上先编译镜像，NAS这颗小心脏就不要折腾编译了。

　　

　　准备工作：开启群晖的ssh终端访问并克隆代码库

　　先在「套件中心」安装Git Server

　　

　　打开「控制面板」中启动SSH功能，默认用22端口

　　

　　本地电脑如果是Windows的话，需要安装好终端软件（最简单的就装个Git for Windows，也能在CMD执行ssh命令远程DSM）

　　ssh登录到群晖NAS之后，在特定目录下执行如下命令（我存储挂在点是/volume1）

　　准备工作：Dify容器配置准备

　　进入到dify/docker目录下，将.env.example修改为.env

　　修改一下docker-compse.yaml文件，把不支持的语法删掉

　　群晖DSM 的docker-compose版本较低需要调整

　　

　　Dify的门户站点端口也要调整一下，默认的被占用了。所以，要修改.env文件中NGINX对外暴露的http和https端口，我设置为8880和8443

　　非必须修改部分

　　

　　因为docker-compose版本较低，还需要在/volume1/docker/dify/docker/volumes手动创建如下文件夹：

　　db/dataredis/dataweaviateapp/storagecertbot/conf/livecertbot/www

　　 最新官方telegram的下载入口

　　部署工作：Dify容器部署

　　打开Container Manager，选择「项目」，点击「新增」

　　在弹出的窗口中：

　　项目名称：dify（或者自己能够分辨的）路径：选择Dify的docker目录docker-compose.yaml：选择已有的

　　

　　一直下一步，并点击完成

　　等待拉取镜像、构建项目(通常这边会卡住，需要你科学上网解决，解决不了的可以通过我分享的云盘来下载，已经放上了最新的版本)

　　Dify-Docker镜像 链接: https://pan.baidu.com/s/14dr8_cRhPGyKTlNmifaGpw?pwd=2025 提取码: 2025

　　较大的api文件请在终端导入完成（在DSM图形界面导入会报失败）

　　docker load -i path/to/your/image/dify-api-0.15.2.tar

　　

　　服务启动成功之后，可以看到Dify相关的容器实例9个，状态绿色说明运行正常，如下图：

　　

　　最底下的searxng是开源的互联网元搜索引擎，非Dify自带的必需品。下面安装会讲到。

　　按照上一段部署完成后，可以在浏览器输入群晖的IP+刚才在容器配置准备步骤设置的NGINX端口。

　　比如我的是http://192.168.1.111:8880，设置管理员账号密码进入到首页工作室

　　

　　部署工作：SearXNG容器部署

　　SearXNG 是一个免费的互联网元搜索引擎，整合了各种搜索服务的检索结果。部署后，就可以直接在 Dify 中使用此工具。

　　最简单的方式就是开箱即用，在 Dify 根目录下启动 Docker 容器。

　　如果要保持容器持续可用，启动时候将–rm参数去掉。

　　要进一步定制SearXNG的话，可以参考SearXNG官网，研究一下配置文件/volume1/docker/dify/api/core/tools/provider/builtin/searxng/docker/settings.yml

　　部署工作：Dify中配置SearXNG功能

　　在 工具 > SearXNG > 去认证 中填写访问地址，建立 Dify 服务与 SearXNG 服务的连接。

　　点击授权，输入http://host.docker.internal:8081之后，点击保存即可

　　我的直接输入 http://192.168.1.111:8081

　　

　　如果成功后，会出现「已授权」的字样

　　

　　部署工作：最新的官网telegram下载地方-R1及相关模型对接Dify

　　群晖Dify服务搭建完成了也就有生成式 AI 原生应用的智能系统这个骨架，接下来要给LLM平台对接上灵魂大模型。

　　登录到已经部署好的Dify中，点击右上角的头像，然后点击设置：

　　

　　在「模型供应商」页面中选择「Ollama」

　　

　　在「模型名称」中填：最新的官网telegram下载地方-r1:14b。在「基础URL中」，根据先前部署Ollama时候配置的【主机IP:端口】填http://192.168.1.146:11434，填完之后其他保持默认，点击保存即可。（保存成功就说明配置联通了）

　　如果无法保存提示连接或者响应异常，可以排查一下最新的官网telegram下载地方运行的系统防火墙是否已经放行ollama。

　　telegram无障碍的下载网站在哪呢

　　在「模型供应商」顶部可以找到刚配置好的 Ollama 最新的官网telegram下载地方模型，模型卡片中展开模型列表后可以继续添加其他模型，比如还可以增加最新的官网telegram下载地方-r1:7b 和最新的官网telegram下载地方-r1:32b等最新的官网telegram下载地方-R1的蒸馏模型。

　　这边结合玩转Dify添加一个生成嵌入模型shaw/dmeta-embedding-zh

　　先在大模型系统上安装上对应的模型包

　　然后再添加新模型如下填写后保存

　　

　　

　　以上完成后，我们已经将最新的官网telegram下载地方-R1大模型通过Ollama与Dify对接完成了。有兴趣的还可以选用其他模型供应商对接。

　　通过新建一个聊天助手我们可以看一下最新的官网telegram下载地方能否被准确调用起来。

　　进入Dify [工作室] 点击创建空白应用，选择聊天助手

　　

　　随便取个名称后直接创建，我取名chat最新的官网telegram下载地方，然后再工作室中找到这个应用卡片点击打开。

　　在右上角选择模型为我们先前对接创建的模型，参数列表先保持默认，完成后发布更新。

　　

　　

　　发布后打开探索页面，在左侧工作区就可以打开这个应用对话，试试看吧。

　　

　　通过新建一个工作流，将繁琐的工作搭建成PipeLine，解放我们的双手。

　　让我们来实现一个「简单的网页爬虫，并自动总结」的工作流。

　　进入Dify [工作室] 点击创建空白应用，选择工作流

　　

　　下面是一个简单的网页爬虫工作流，支持输入一个关键词，并通过网页爬虫爬取相应的信息，然后使用大模型进行总结。

　　开始节点定义一个变量user_input官网的telegram的的下载在哪呢

　　

　　网页爬虫使用百度URL拼接变量

　　

　　LLM节点添加模型和爬虫输出结果

　　

　　结果节点输出LLM内容

　　

　 telegram官网的最新版的下载网站是什么　最后运行一下看看效果

　　

　　智能体可以结合私域的知识库,并配置联网搜索能力是一个高阶的智能助理。

　　知识库可以理解为大模型的一个外置存储，里面包含私域知识，能够让大模型在不进行微调训练的情况下，解决其在特定领域的幻觉问题官网telegram的的的最新下载地址在哪。

　　私域知识库

　　进入Dify [知识库] 点击创建空白应用，选择工作流

　　选择导入已有文本，上传后点击下一步

　　

　　分段长度可以根据文档的实际情况调整，索引方式选高质量，生成嵌入模型选先前推送的shaw/dmeta-embedding-zh，检索设置选混合检索并勾选权重设置，用默认的即可保存处理（支持15MB文件上传分析）

　　

　　创建完成之后，可以看到正在处理中，等待处理完成后就可以做为私域的知识，结合智能体使用了。

　　处理完成，会显示「可用」的状态，说明文档已经完成处理。
中文的telegram的是多少
　　

　　可以点击「召回测试」来测试一下知识库的检索效果。

　　

　　智能体

　　点击「工作室」，选择「创建空白应用」

　　选择「Agent」，然后填写「应用名称」，点击「创建」：

　　创建完成后，如下图所示，大家可以自行添加：

　　

　　根据需要可以修改一下模型参数，最主要的是「上下文窗口大小」，我设置的是20000。如果过小的话，效果可能不好。还有前三个参数控制大模型的语言发挥。

　　配置好后发布更新。

　　测试智能体联网搜索功能验证

　　可以问：最新的官网telegram下载地方 R1是什么时间发布的。

　　这个问题具有时效性，如果不能联网搜索的话，模型是回答不出来的。

　　由下图可知智能体通过searxng从网络搜索获取相关结果，联网搜索功能有效.

　　如果遇到如下回答重复或者语无伦次的可以适当调大上下文窗口大小。没有在回答消息输出回复的问题可能要等新版本做更好适配。

　　

　　测试智能体知识库功能验证

　　接下来，在测试一下如果要找到结果在知识库中的情况。

　　比如我用的rust文档，提问：生命周期

　　由下图可知智能体通过知识库搜索到相关知识点结果，并做了输出回答。（这部分的回答结果效果还不好，不确定是兼容性问题还是需要再调整参数优化）

　　

　　做为入门，这几个基本功能玩法，已经可以慢慢实践一阵了。

　　本文主要介绍了如何在群晖NAS上部署Dify，并通过对接Ollama配置时下最火的DeekSeek-R1大模型，结合Dify玩转「聊天助手」、「工作流」、「智能体」、「知识库」介绍了Dify的基本用法，大模型结合生成式 AI应用的智能平台Dify和目前云端产品还有不少，等待你去探索使用。有了对平台的功能理解和拓展，再结合个人实际需要可能能找到更适合自己的云端和单机实际使用场景。

　　实际个人使用推荐Chatbox+Ollama 入门，再到 anythingLLM+Ollama玩点高阶的。

　　参考文档

　　群晖NAS+Dify：AI原生应用部署教程，解锁大模型智能与工作流新境界

　　https://mp.weixin.qq.com/s/0M9QvjJ3dLMdtgFsJAHoSw

　　在本地部署官网最新版的telegram下载的地方是什么 R1，并添加私有知识库，支持联网搜索！

　　https://mp.weixin.qq.com/s/5Kc5PrngQi7C6BoW7DLXAA

　　-2025-02-09更新