1.使用Deepseek原生方法

步骤实现：

1.1环境准备：

• 确保Java开发环境已配置，包括下载Java JDK和必要的开发工具。
• 安装DeepSeek工具包，如deepseek-engine和deepseek-ai，用于模型训练和推理。

1.2.模型训练：

• 使用deepseek-engine训练AI模型，如MNIST手写数字识别模型。
• 代码示例：

import com.deepseek.engine;
import com.deepseek.engine.model.MNIST;

public class DeepSeekAI {
    public static void main(String[] args) {
        // 训练MNIST模型
        Mnist Mnist = MnIST.getMnist();
        Mnist.mnistTrainer = MnIST.mnistTrainer;
        Mnist.mnistTrainer.train(new MnIST.MNISTDataSet() {
            @Override
            public JavaArray next() {
                return MnIST.mnistTrain();
            }
        }, MnIST.mnistTrainer);

        // 评估模型
        Mnist.mnistEvaluator.evaluate(new MnIST.MNISTDataSet() {
            @Override
            public JavaArray next() {
                return MnIST.mnistTest();
            }
        });
    }
}

1.3模型推理：

• 使用deepseek-ai在Java项目中推理MNIST模型。
• 代码示例：

import com.deepseek.ai.model.MNIST;
import com.deepseek.ai.model.MNISTInference;

public class DeepSeekAI {
    public static void main(String[] args) {
        // 加载预训练模型
        Mnist mnist = MnIST.mnist();
        Mnist.mnistInference = MnIST.mnistInference;
        Mnist.mnistInference.loadModel("mnist.model");

        // 进行推理
        Mnist.mnistInference.inference(mnist);

        // 获取预测结果
        Mnist.mnistInference.predictions = MnIST.mnistInference.predictions;
    }
}

1.4 部署AI功能：

• 将AI推理逻辑集成到Java项目中，如图像识别功能。
• 代码示例：

import com.deepseek.ai.model.MNIST;
import com.deepseek.ai.model.MNISTInference;

public class DeepSeekAI {
    public static void main(String[] args) {
        // 加载预训练模型
        Mnist mnist = MnIST.mnist();
        Mnist.mnistInference = MnIST.mnistInference;
        Mnist.mnistInference.loadModel("mnist.model");

        // 读取输入图像
        byte[] input = MnIST.mnistInference.inference(mnist);

        // 处理输入图像
        // ...

        // 显示预测结果
        // ...
    }
}

1.5 扩展功能：

• 集成更多AI功能，如自然语言处理（NLP）或计算机视觉（CV）。
• 代码示例：

import com.deepseek.ai.model.NLP;
import com.deepseek.ai.model.NLPInference;

public class DeepSeekAI {
    public static void main(String[] args) {
        // 加载预训练模型
        Nlp nlper = NLP.nlp();
        Nlp.nlperInference = NLP.nlperInference;
        Nlp.nlperInference.loadModel("nlp.model");

        // 进行文本分类
        Nlp.nlperInference.inference(Nlp.nlper);

        // 获取预测结果
        Nlp.nlperInference.predictions = Nlp.nlperInference.predictions;
    }
}

通过以上步骤，可以将DeepSeek的AI功能成功集成到Java项目中，实现图像识别、文本分类等功能。

2.使用第三方开源工具（YYDS）

2.1 开源项目1：

• 名称：LangChat/langchat
• 源码访问地址： https://gitee.com/langchat/langchat
• 开发文档地址：https://langchat.cn/
• 优点：使用方便，功能点也多，兼容国内外主流的大模型平台；
• 缺点：部分高级功能需要收费，项目运行时间不久，是否可靠未知

2.2 开源项目2：

• 名称：RockChin/LangBot
• 源码地址：https://gitee.com/RockChin/LangBot
• 开发文档地址：https://docs.langbot.app/
• 优点：使用方便，支持dockers一键部署，支持本地模型，支持很多插件扩展功能
• 缺点：支持的大模型种类少，很多国内的大模型语言还不支持，插件从 GitHub 安装插件可能存在安全风险