自从 DeepSeek 横空出世夫妻性爱技巧，周围的小伙伴皆在豪恣尝试。每天不是在列队使用劳动，便是在找攻略。
若是你也正在为奈何上手 DeepSeek 而纳闷，那这篇全皆相宜你！
荣姐把我方摸索 DeepSeek 的心得，用最浮浅明了的讲话整理出来，让你看完就能上手，小白也能秒变众人。
1 DeepSeek简介
DeepSeek（深度求索）是一家专注于通用东谈主工智能（AGI）谈论的中国科技公司，建筑于2023年，总部在中国杭州。
推出的相比闻明的模子是Deepseek V3 和Deep R1。正在环球 AI 规模激发普通暄和和商榷。
中枢上风是：性能杰出，低资本诱惑，开源政策。
在2025年1月27日同期登顶苹果中好意思应用商店免费榜。
2 拜谒进口
2.1 DeepSeek 网页版
网址：
https://chat.deepseek.com/
2.2 DeepSeek App
赞助苹果、安卓手机下载
应用商店搜索：DeepSeek，贯注公司是杭州深度求索
2.3 API接口
API接口文档地址：
https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/
2.4 腹地化部署器具
Ollama网址：
https://ollama.com/
2.5 多模态开源模子 Janus-Pro
敷陈地址：
https://github.com/deepseek-ai/Janus/blob/main/janus_pro_tech_report.pdf
开源模子下载地址：
https://github.com/deepseek-ai/Janus
3 详备教程
3.1 聊天对话
3.1.1 模子的礼聘
1、大开官网，默许是底下界面，已勾选深度念念考R1和联网搜索，这时间文献上传按钮是灰色的，联网搜索景色不赞助文献上传。
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2、不勾选联网念念考，这时间用的是深度念念考R1模子，赞助上传文献。
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3、不勾选深度念念考R1和联网搜索，这时间用的是Deepseek V3模子，赞助上传文献。
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4、不勾选深度念念考R1，勾选联网搜索，这时间用的是Deepseek V3模子，不赞助上传文献。
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小伙伴们记起左证我方的需求来礼聘模子，是否需要联网搜索，是否需要上传文献哦！
3.1.2 模子使用
1、对话
大的原则：莫得套路
简化发问：幸免使用复杂的指示词，径直漠视你的问题。DeepSeek更擅长当然对话，过于结构化的指示词可能会适度其进展。
场景化发问：使用场景化模板夫妻性爱技巧，明确你的指标、对象、期许着力和潜在问题。
术语阐明：若是触及专科术语，尽量用浮浅的讲话阐明。若是大模子不解白，你不错说我是个小学生，请用小学生能显然的讲话阐明（小学生、初中生、高中生等等）
DeepSeek不需要你写'专科指示词'，
它需要的是确实场景和具体需求。
送您一个全能公式：
我要xx，要给xx用，但愿达到xx着力，但惦念xx问题...比如底下的发问妙技：
我要作客户演示，客户代标未来下昼要听，但愿重心展现XX产物的中枢功能，最佳在演示中进展出咱们的专科才调，让客户皆投诚，但又惦念演示过程不够成见，显得咱们准备不及……
2、文献分析
不错上传文献给Deepseek进行分析。
劳动器非常，暂时无法截图对话案例了。原来非常想让他分析一下Janus-Pro的那篇敷陈的。
上传文献时记起关闭联网搜索。
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3.2 API接口调用
DeepSeek R1模子文档
https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/reasoning_model
3.2.1 创建API Key
1、拜谒网址：https://platform.deepseek.com/api_keys，创建API Key。
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2、输入API key称呼，应答起一个即可。
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3、点击创建后会出现API key，记着只出现一次，保存好。
API Key：sk-b55cb01382df4eeca23b68e947a6bad1
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3.2.2 使用Python设施调用API Key
若是莫得安设openai的库，要先安设一下。使用 pip install openai 。
代码中<DeepSeek API Key>记起替换成小伙伴们我方的。
官方示例代码：
非流式：
from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key='<DeepSeek API Key>'， base_url='https://api.deepseek.com')# Round 1messages = [{'role': 'user'， 'content': '9.11 and 9.8， which is greater?'}]response = client.chat.completions.create( model='deepseek-reasoner'， messages=messages)reasoning_content = response.choices[0].message.reasoning_contentcontent = response.choices[0].message.content# Round 2messages.append({'role': 'assistant'， 'content': content})messages.append({'role': 'user'， 'content': 'How many Rs are there in the word 'strawberry'?'})response = client.chat.completions.create( model='deepseek-reasoner'， messages=messages)# ...流式：
from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key='<DeepSeek API Key>'， base_url='https://api.deepseek.com')# Round 1messages = [{'role': 'user'， 'content': '9.11 and 9.8， which is greater?'}]response = client.chat.completions.create( model='deepseek-reasoner'， messages=messages， stream=True)reasoning_content = ''content = ''for chunk in response: if chunk.choices[0].delta.reasoning_content: reasoning_content += chunk.choices[0].delta.reasoning_content else: content += chunk.choices[0].delta.content# Round 2messages.append({'role': 'assistant'， 'content': content})messages.append({'role': 'user'， 'content': 'How many Rs are there in the word 'strawberry'?'})response = client.chat.completions.create( model='deepseek-reasoner'， messages=messages， stream=True)# ...3.2.3 模子价钱
价钱参考官网信息：
https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/pricing
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3.3 把DeepSeek接入到VScode
1、大开vscode，点击左侧延迟插件，搜索 Roo code ，点击安设。
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2、树立参数
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河南专技在线3、树立完成后就不错在对话框中进运用用了。下图是调用R1 API接口编写馋嘴蛇的小游戏。
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3.4 使用ollama进行腹地部署
3.4.1 大喊行部署
1、下载ollama
https://ollama.com/
现在Ollama赞助macOS、Linux、Windows，礼聘相应的系统，macOS和Windows径直下载，Linux系统需要执行底下大喊：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
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荣姐此次礼聘Windows腹地下载，径直安设即可。
2、礼聘模子
点击Models，第一条便是deepseek-r1模子。粗略搜索框输入模子称呼进行搜索。
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点击进去后，检察各个模子，不同模子执行的大喊不同。
如7b：ollama run deepseek-r1:7b
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3、运转大喊
礼聘一个最小的模子来玩一下。若是你树立高，不错礼聘更大的，毕竟越大着力越好。
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4、着力测试
当界面出现success清楚安设告捷。
输入你是谁，看到deepseek的回话。
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5、参数阐明
模子的参数目暗示模子中可学习的变量数目，影响模子的学习才和谐贪图复杂度。DeepSeek R1提供多个版块，参数目越大，模子频频越遍及，但也需要更多的贪图资源。
比如1.5B代表有15亿个参数。
3.4.2 web界面部署
使用python环境进行部署。
1、在末端或大喊行器具中运转pip install open-webui进行安设。
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2、安设完成后，输入open-webui serve，大开http://localhost:8080/，注册Admin信息后即可使用。
3.5 多模态开源模子 Janus-Pro
DeepSeek于2025年1月28日发布了多模态开源模子Janus-Pro，这一模子在多模态结实和文本到图像生成任务上获得了显赫进展，并在多个基准测试中超越了现存的升迁模子，如OpenAI的DALL-E 3和Stable Diffusion。
DeepSeek已将Janus-Pro的两种版块（7B和1.5B）上传至Hugging Face平台，向诱惑者和谈论东谈主员免费洞开。这一开源举措将极地面促进多模态AI模子的普及和应用，为诱惑者社区带来新的革新契机。
敷陈中的生图着力：
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4 Deepseek景色会诊
通过底下网站查询DeepSeek景色，如有非常会官方会在此清楚。
若是API非常了，那你通过API样式拜谒DeepSeek是处罚不了问题的哦。
https://status.deepseek.com/
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腹地部署纰漏玩，不受官方性能适度。有条目的一又友来玩一下吧!
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