强势DeepSeek——三种使用方式+推理询问指令😋

放假期间，这款由国内开发的大模型------DeepSeek 直接爆火，下载量达到过No.1 国内刷屏为啥deepseek真是很优秀的一款AI软件？

如果如此优秀，那怎么能嵌入到日常开发？能不能调用deepseek的API来使用？平时使用deepseek来进行科研项目或是项目开发，怎么更好的使用指令尼？

来看看，有没有你不知道的deepseek🚀🚀

一、DeepSeek 的核心优势

1. 高效推理，降低成本

DeepSeek 通过优化的 Transformer 架构和轻量级推理技术，显著降低了计算资源需求。
相比 GPT-4，DeepSeek 的成本仅为 1/10，但性能接近（99.6% 的准确率）。
支持 4bit 量化，模型体积减少 75%，推理速度提升显著。

2. 开源与闭源双轨并行

DeepSeek 提供开源版本，方便开发者自定义和优化。
同时提供闭源的高性能版本，满足企业级需求。

3. 灵活的部署方式

支持网页访问、API 调用和本地部署，适应不同场景需求。
本地部署支持多种硬件配置，从高端 GPU 到普通 CPU 均可运行。

二、DeepSeek 的三种使用方式

1. 通过 DeepSeek 聊天平台进行网页访问

DeepSeek 提供了一个友好的用户界面，无需任何设置即可与模型互动。

访问步骤：

浏览至 DeepSeek 聊天平台。
注册账号或直接登录。
选择"深度思考"模式，体验 DeepSeek-R1 的逐步推理功能。

特点：

零门槛，适合非技术用户。
支持多轮对话和复杂问题推理。

只是现在deepseek爆火，甚至被攻击，有时候会无法发送请求

2. 通过 DeepSeek API 访问

DeepSeek 提供了与 OpenAI 兼容的 API，方便开发者将模型嵌入应用程序中。

使用步骤：

获取 API 密钥 ：
- 访问 DeepSeek API 平台，注册账号并生成 API 密钥。
配置环境 ：
- 设置 base_url 为 https://api.deepseek.com/v1。
- 使用 API 密钥进行认证（通过 Bearer Token）。
发起 API 调用 ：
- 参考以下代码示例调用 API。

代码示例：

python 复制代码

from openai import OpenAI

# 初始化客户端
client = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>", base_url="https://api.deepseek.com/v1")

# 发起请求
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
        {"role": "user", "content": "用 Python 实现一个快速排序算法"},
    ],
    stream=False
)

# 输出结果
print(response.choices[0].message.content)

特点：

与 OpenAI API 完全兼容，迁移成本低。
支持流式响应，适合实时应用场景。

3. 在本地部署 DeepSeek

DeepSeek 支持本地部署，适合对数据隐私和延迟要求较高的场景。

硬件需求：

完整模型：推荐使用高端 GPU（如 Nvidia RTX 3090 或更高），至少 48GB 显存。
蒸馏模型：支持低配硬件，7B 参数模型可在 6GB 显存的 GPU 或 4GB 内存的 CPU 上运行。

本地部署步骤：

安装 Ollama ：
- Ollama 是一个支持本地运行 AI 模型的工具，可从 ollama.com 下载。
验证安装 ：
- 打开终端，运行以下命令验证安装：
  bash 复制代码
```
ollama --version
```
- 如果显示版本号，说明安装成功。
下载 DeepSeek 模型 ：
- 使用 Ollama 下载 DeepSeek 模型：
  bash 复制代码
```
ollama pull deepseek-r1
```
运行模型 ：
- 启动 DeepSeek 模型：
  bash 复制代码
```
ollama run deepseek-r1
```

特点：

支持离线运行，数据隐私有保障。
可根据硬件配置选择不同规模的模型。

三、DeepSeek 的模型选择：R1 与 R1-Zero

DeepSeek 提供两种主要模型版本，满足不同需求：

特性	R1	R1-Zero
参数量	13B	7B
内存占用	26GB	14GB
适用场景	复杂逻辑推理	实时响应需求
量化支持	支持到 4bit	支持到 2bit
API 延迟	350ms	180ms

选择建议：

如果需要处理复杂任务（如代码生成、数学推理），选择 R1。
如果需要快速响应和低资源消耗，选择 R1-Zero。

四、DeepSeek 的典型应用场景

使用"身份 + 任务 + 细节约束 + 输出格式"这一公式非常重要。这个方法可以确保你在提问时更加明确需求，从而得到最合适的答案。

身份：指你扮演的角色(如学生、程序员、电商运营等)。

任务：明确需要AI完成的任务。

细节约束：是否有特殊要求，比如字数、风格、场景等。

输出格式：你想要的结果形式(如表格、段落、总结等)。

1. 代码生成与优化

示例指令：

css 复制代码

用 Python 实现一个 REST API，要求支持 JWT 认证，说人话。

2. 技术文档解读

示例指令：

解释 Kubernetes 的 Pod 概念，让新手也能听懂。

3. 数据分析与可视化

示例指令：

用 Pandas 分析 CSV 数据，并生成柱状图，给出完整代码。

4. 多轮对话与推理

示例指令：

我想实现一个推荐系统，担心数据稀疏性问题，希望给出解决方案。

五、总结

立即体验 DeepSeek，开启高效 AI 之旅：

DeepSeek，让 AI 更简单、更强大！