- 恶意攻击 ：DeepSeek近期遭受了大规模的恶意攻击，尤其是分布式拒绝服务（DDoS）攻击，导致网络带宽和系统资源被大量消耗，影响了服务的正常响应。
- 用户流量过大 ：由于DeepSeek的强大功能和免费开放策略，吸引了大量用户同时使用，瞬间涌入的流量给服务器带来了巨大挑战。
- 算力瓶颈 ：AI模型运行对算力要求极高，DeepSeek的服务器可能暂时无法满足庞大用户的需求，导致“供不应求”的现象。
- 带宽限制 ：大量用户同时与DeepSeek对话，占用了大量带宽资源，导致网络拥堵，影响访问速度。
- 模型优化阶段 ：DeepSeek可能还处于早期优化阶段，模型本身的运行效率和资源消耗可能还存在一定的提升空间，导致服务器压力较大。
- 技术难题 ：例如，有些用户在尝试使用DeepSeek V2时遇到了卡顿的问题，主要是因为模型的参数量巨大，导致系统资源不足。
- 加强网络安全防护 ：部署防火墙、入侵检测系统以及实施更为严格的安全策略，以抵御恶意攻击。
- 优化系统架构 ：通过优化代码，降低模型的复杂度，从而减少对系统资源的占用。
- 引导用户合理使用 ：通过引导用户合理使用平台资源，避免过度集中的请求，从而缓解系统繁忙的状况。
- 调用API ：DeepSeek的网页版和API是独立的两个服务器，用户可以通过获取API密钥，再搭配CherryStudio等支持调用API的对话客户端使用。
- 本地部署 ：利用Ollama等开源的本地大模型运行工具，根据电脑配置下载合适的DeepSeek模型版本进行部署，部署好后可关联到对话客户端使用。
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