标题Fujitsu Siemens MCS-D2608 S26361-D2608-A11-2-R791 D2608-A11 GS1 GS2 GS3 GS4 W26361-W1611-X-02 W26361-W1611-Z4-03-36 M460 富士通 西门子 医疗工控机主板批发

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FortiGate 防火墙-桌面式

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FortiGate 防火墙-机架式

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FortiAP 无线AP

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FortiSwitch 交换机

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FortiAnalyzer 日志分析

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FortiManager 集中管控

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FortiWeb Web应用

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FortiADC 应用交付

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FortiMail 邮件网关

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FortiAuthentic 身份验证

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FortiVoice 语音网关

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FortiDB 数据库审计

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FortiRPS 冗余电源

FortiRPS-100

FortiToken 双因子

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Fortinet 配件

挂耳

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光模

固件

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关于DeepSeek 开源大模型，你需要知道的细节干货：

DeepSeek可以在NVIDIA Jetson平台上运行。Jetson系列设备（如Jetson Nano、Jetson Xavier NX、Jetson AGX Xavier等）搭载了NVIDIA的GPU，支持CUDA和TensorRT等深度学习加速库，因此非常适合运行深度学习模型，包括DeepSeek。NVIDIA和Deepseek是相互促进的关系，不是排斥的关系！

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### 在Jetson上运行DeepSeek的步骤：

1. **环境配置**：

   - 确保Jetson设备上已安装CUDA、cuDNN和TensorRT。

   - 安装Python和必要的深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）。

2. **安装DeepSeek**：

   - 通过pip安装DeepSeek库：

     ```bash

     pip install deepseek

     ```

3. **模型推理**：

   - 使用DeepSeek加载模型并进行推理。示例代码：

     ```python

     from deepseek import DeepSeekModel

     model = DeepSeekModel.load_pretrained(&＃39;your-model-path&＃39;)

     result = model.predict(your_input_data)

     print(result)

     ```

4. **性能优化**：

   - 使用TensorRT加速推理，提升性能。

### 注意事项：

- **硬件性能**：Jetson设备的计算能力有限，建议优化模型或使用轻量版本。

- **内存管理**：Jetson内存较小，注意内存使用，避免溢出。

### 参考文档：

- [NVIDIA Jetson 官方文档](https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-documentation)

- [DeepSeek GitHub 仓库](https://github.com/deepseek-ai/deepseek)

通过这些步骤，您可以在Jetson设备上成功运行DeepSeek。