DeepSeek | 深度求索

发布时间：2026-06-23 09:58 模板：通用模板 (AI辅助生成)
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DeepSeek | 深度求索 — 从入门到精通的全链路教程

DeepSeek | 深度求索 AGI · 开源 · 底层模型

⚡ 从 LLM 基础到 DeepSeek Coder / Chat / Platform 实战 —— 一篇打通 AI 底层模型的全链路教程

深度求索（DeepSeek） 是一支专注于通用人工智能（AGI）的研究团队，致力于打造高性能、完全开源的人工智能底层模型。与许多闭源大模型不同，DeepSeek 坚持开放生态，先后推出了 DeepSeek LLM、DeepSeek Coder、DeepSeek Chat 以及一站式开发平台 DeepSeek Platform。无论你是研究者、开发者还是 AI 爱好者，都能通过本教程快速上手，利用这些开源模型构建属于自己的智能应用。

本教程将带你了解 DeepSeek 系列模型的核心能力，并通过分步指南、注意事项和常见问题，帮助你从零开始掌握部署、微调与调用技巧。让我们一起探索 AGI 的底层力量。

🧠 一、DeepSeek 系列模型概览

DeepSeek 目前已开源多个基础大模型，覆盖通用对话、代码生成、数学推理等场景。下表（文字描述）清晰展示其定位：

  • DeepSeek LLM — 通用语言模型，支持多轮对话、文本生成、知识问答，是深度求索的基座模型。
  • DeepSeek Coder — 专为代码任务设计，在大量代码数据上训练，支持数十种编程语言，代码生成与理解能力突出。
  • DeepSeek Chat — 基于 DeepSeek LLM 优化的对话模型，更贴近人类偏好，适合构建聊天机器人、AI 助手。
  • DeepSeek Platform — 云端一体化平台，提供模型推理 API、微调工具、数据集管理，无需本地部署即可调用。

所有模型均以 开源模型 形式发布，可在 Hugging Face、GitHub 等渠道获取权重与代码，遵循商用友好许可证。

🚀 二、快速上手：从安装到调用（步骤说明）

1 环境准备 — 推荐 Python 3.10+，PyTorch 2.0+，CUDA 11.8+。使用 pip install transformers accelerate bitsandbytes 安装依赖。
2 下载模型 — 从 Hugging Face 仓库 deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat 或 deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct 拉取权重：
git lfs clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat。
3 推理示例（DeepSeek Chat） — 使用 Transformers 快速加载并进行对话：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat", device_map="auto")

prompt = "你好，请介绍一下DeepSeek Coder。"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
4 使用 DeepSeek Platform（无需本地GPU） — 注册 Platform 账号，获取 API Key，通过 OpenAI 兼容接口调用：
curl https://api.deepseek.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -d '{"model":"deepseek-chat","messages":[{"role":"user","content":"用Python写一个快速排序"}]}'
5 微调你的模型 — 使用 DeepSeek 官方提供的微调脚本或 Hugging Face TRL，准备数据集后执行：
python finetune.py --model_name deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b --data_path ./my_dataset.json

⚠️ 三、注意事项

  • 显存与量化：7B 模型建议至少 12GB 显存，可使用 bitsandbytes 4-bit 量化（load_in_4bit=True）降低资源需求。
  • 开源协议：DeepSeek 模型采用 MIT 或 DeepSeek License，商用前请仔细阅读对应仓库的条款，保留合规声明。
  • Prompt 格式：DeepSeek Chat 期望对话格式为 <｜User｜>...<｜Assistant｜>，务必按照官方模板构造输入，否则可能输出异常。
  • 代码安全：使用 DeepSeek Coder 生成代码时，建议人工审查后再投入生产环境，避免潜在漏洞。
  • Platform 限流：免费套餐有请求频率限制，生产环境请升级或自建推理服务。
📌 特别提醒： 深度求索团队持续更新模型权重，建议定期检查 Hugging Face 仓库，获取最新版本与安全补丁。

❓ 四、常见问题（FAQ）

Q1: DeepSeek 模型完全免费吗？可以商用吗？

是的，DeepSeek 系列模型（包括 DeepSeek LLM、Coder、Chat）均以开源形式发布，支持商用。具体请参考每个模型仓库中的 LICENSE 文件。DeepSeek Platform 提供免费额度，超出后按量计费。

Q2: DeepSeek 与 OpenAI 等其他 LLM 相比有什么优势？

DeepSeek 在多项基准测试中展现出极具竞争力的性能，尤其在代码生成（HumanEval）和数学推理方面表现突出。同时，完全开源、可本地部署，且对中文场景深度优化，是构建 AGI 应用的理想底层模型。

Q3: 如何在本地运行 DeepSeek Coder 进行代码补全？

推荐使用 deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct 模型，配合 VSCode 扩展（如 Continue）或直接通过 Python 调用。示例：输入 <｜User｜>写一个二分查找<｜Assistant｜>，模型会生成对应代码。

Q4: DeepSeek Platform 支持哪些模型？

Platform 提供 deepseek-chat、deepseek-coder 等最新模型接口，并支持微调版本部署。未来会持续集成更多深度求索自研模型，覆盖多模态、代码执行等方向。

Q5: 我遇到显存不足怎么办？

可尝试：1) 使用 load_in_8bit 或 load_in_4bit 量化；2) 使用 CPU offload（device_map="auto"）；3) 选择更小的模型版本（如 1.3B）；4) 升级硬件或使用云端 GPU 实例。

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