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DeepSeek-V3
Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3 最近在研究AI驱动的搜索引擎时，发现了一个非常有潜力的开源项目——DeepSeek-V3。 克隆项目代码并安装依赖： 123 git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.gitcd DeepSeek-V3pip install -r 数据准备 DeepSeek-V3 支持多种数据格式。你可以准备自己的数据集（如JSON、CSV、图像文件等），并将其放置在指定目录下。配置文件中可以定义数据路径和格式。 3. 测试搜索 DeepSeek-V3 提供了简单的 API 测试工具。 研究与分析 在科学研究中，DeepSeek-V3 可以帮助研究人员快速搜索相关文献、数据集或实验结果。
5K50编辑于 2024-12-31 - 来自专栏C++
【DeepSeek】如何在WPS中使用deepseek？
1 -> 背景 随着人工智能技术的发展，大语言模型如ChatGPT、DeepSeek等不断涌现，为提升办公效率提供了新的途径。 WPS作为一款广泛使用的办公软件，集成DeepSeek等大模型，能够满足用户在文档编辑、内容创作、数据分析等方面对于智能化的需求，进一步提升办公体验。 个性化定制：用户可以根据自己的需求选择不同的DeepSeek模型(如deepseek-chat或deepseek-reasoner)，并进行个性化的配置，以适应不同的工作场景。 降低使用门槛：通过OfficeAI插件，用户无需进行复杂的本地部署，只需简单配置即可在WPS中使用DeepSeek，操作简单便捷。 3 -> 本地部署deepseek 相关文章： 【DeepSeek】DeepSeek概述 | 本地部署deepseek 4 -> WPS引入deepseek 下载Office AI 以联想应用商店为例
95810编辑于 2025-02-15 Dify使用deepseek
点击右上角的头像，在下拉列表里选择设置： 选择模型供应商，这里有目前市面上大量的模型供应商，为了使用deekseek，模型供应商选择ollama，使用之前需要安装ollama插件 模型供应商插件安装好后 ，进入详细设置，这里模型名称就选deepseek-r1:1.5b, 基础URL选择http://host.docker.internal:11434 至此模型设置完毕，接着创建一个聊天助手应用： 测试完成后发布 ，点运行，就可以看到一个用户视角的应用 至此一个机遇deepseek的rag聊天应用就发布完成了。 比如我们要实现一个翻译专家，可以在左上角填写prompt模板，并且支持参数 如果应用比较复杂，需要执行多个步骤，可以编辑工作流，通过线将多个流程连接成一个整体，具体如下： 整体来说，dify使用起来是比较方便的
14410编辑于 2026-03-18- 来自专栏AI智韵
DeepSeek-V3报告解读
实现过程 MTP模块结构： 共享的嵌入层（Emb） 共享的输出头（OutHead） 一个Transformer块（TRM） 一个投影矩阵（M） DeepSeek-V3使用多个顺序模块来预测多个未来token DeepSeek-V3的多token预测如何影响模型的训练效率？ DeepSeek-V3通过多token预测的设计，不仅提升了模型的训练效率，还增强了其在生成任务中的表现。 这种方法的引入使得DeepSeek-V3在处理复杂的语言任务时，能够更有效地利用上下文信息，从而实现更高的预测准确性。 总的来说，DeepSeek-V3的多token预测通过提高训练信号的密度、优化上下文利用、减少训练时间、增强泛化能力以及优化计算资源的使用，显著提升了模型的训练效率。 这使得DeepSeek-V3在处理复杂语言任务时，能够更快地收敛并达到更高的性能。 多token预测与传统单token预测相比，有哪些显著的区别？
95010编辑于 2025-01-22 - 来自专栏Linux运维技术之路
DeepSeek V3、DeepSeek R1 、 DeepSeekLLM版本区别
特性 DeepSeek V3 DeepSeek R1 DeepSeekLLM 含义 高性能信息检索和自然语言处理模型，适用于大规模应用 针对特定任务优化的轻量级模型，适用于中小型企业 专为大规模语言生成任务设计 ，适用于对话系统和生成任务 模型名称 DeepSeek V3 DeepSeek R1 DeepSeekLLM 模型大小 1.5B、7B、8B、14B、32B、70B、671B 1.5B、7B、8B、14B A100，80GB 显存 显卡：16 x A100，80GB 显存 Python 版本：Python 3.7+ Python 版本：Python 3.7+ Python 版本：Python 3.7+ 使用场景 DeepSeek V3: • 适合处理大规模信息检索任务，支持不同参数规模的模型（从 1.5B 到 671B）。 Python 版本建议 • 推荐使用 Python 3.8+，以确保兼容性和性能优化。 • 对于轻量级模型（如 Deepseek R1 的 1.5B），Python 3.7+ 也可满足需求。
19.5K42编辑于 2025-02-08 - 来自专栏Tencent云服务征文
DeepSeek上云 | 腾讯云HAI如何部署使用DeepSeek
所以本篇文章主要探究如何使用HAI，一键轻松完成DeepSeek的部署。HAI点击立即使用进入HAI的控制台，在控制台页面点击新建。1. 新建应用点击新建之后进入HAI服务创建页面。 选择应用 - DeepSeek我们在社区应用下可以找到 DeepSeek-R1 进行选择。这里HAI提供了DeepSeek-R1 1.5B及7B两种模型环境，能够满足用户快速部署和使用的需求。3. 选择 ChatbotUI，就会自动跳转ChatBot页面使用DeepSeek。可以看到访问chatbot，使用的是HAI实例的公网IP和6889端口。2. 模型选择在上面选择社区应用的时候，我们就知道应用环境内置了DeepSeek-R1 1.5B和7B两个模型。我们可以切换模型。这样，我们就可以使用DeepSeek了。 结语与TIONE安装DeepSeek相比较，HAI也具备了快速部署DeepSeek的能力。通过一键式操作，用户就可以使用云化的DeepSeek。
1.8K50编辑于 2025-02-07 golang实现langchain使用deepseek
熟悉python开发的同学，可以快速使用https://github.com/langchain-ai/langchain上手。 对应golang开发的同学来说，其实也有一个go版本的langchaim：https://github.com/tmc/langchaingo，这里详细介绍下如何通过langchain使用本地的deepseek openai.WithBaseURL("http://127.0.0.1:11434/v1/"), openai.WithToken("ollama"), openai.WithModel("deepseek-r1 = nil { log.Fatal(err) } fmt.Println(completion) } 使用GenerateFromSinglePrompt }, }) // output会根据指定的内容生成要求大模型根据指定格式返回的提示词，与基础提示词拼接就是最终提示词 template := "请问今天{{.input}}天气怎么样
16510编辑于 2026-03-18- 来自专栏高效使用DeepSeek
【愚公系列】《高效使用DeepSeek》001-什么是DeepSeek
博客内容.NET、Java、Python、Go、Node、前端、IOS、Android、鸿蒙、Linux、物联网、网络安全、大数据、人工智能、U3D游戏、小程序等相关领域知识。 1.2 成本控制的革命性突破在斥资数千万美元打造的V3版本中，团队实现了惊人的性价比：相比国际竞品动辄上亿美元的研发投入，他们仅用557万美元就完成了模型训练。 二、实战中的多面手2.1 金融领域的"数字风控官"在某全国性商业银行的实战应用中，DeepSeek展现出超乎想象的风险洞察力。 3.2 开源的生态策略不同于传统企业的技术封闭，DeepSeek选择将核心代码向全球开发者开放。 这种技术普惠性，或许才是DeepSeek带给行业最深远的变革——让AI不再是科技巨头的专属玩具，而真正成为推动社会进步的基础设施。
23900编辑于 2025-03-22 - 来自专栏实用技术
使用python调用 DeepSeek API
为了调用 DeepSeek 的 https://api.deepseek.com/chat/completions API 并发送一个具体的问题，我们可以使用 Python 的 requests 库来实现 ()详细说明导入库：使用 requests 库发送 HTTP 请求。 这里假设使用 Bearer Token 方式进行认证。设置 Content-Type 为 application/json，因为我们将以 JSON 格式发送数据。 发起请求：使用 requests.post 方法发起 POST 请求。你可以根据需要更改为 requests.get 或其他 HTTP 方法。处理响应：检查响应的状态码，解析并打印返回的数据。 处理流式响应（如果支持）如果你的 API 支持流式响应，可以使用 stream=True 参数来逐行处理响应数据。
1.3K10编辑于 2025-07-30 - 来自专栏云计算之道
供水企业如何使用DeepSeek
目前，包括供水企业在内的很多企业都在探索使用DeepSeek技术来助力企业提质增效。供水企业可以通过以下多种方式使用DeepSeek技术，提升智能化管理水平和运营效率： 1. 管网健康诊断与优化 DeepSeek能够通过机器学习算法分析管网压力和流量数据，定位泄漏点并预测管道剩余寿命。 例如，某市水务局部署DeepSeek的泄漏检测模型后，漏损率从25%降至12%，年节约成本超千万元。 3. 智慧厂站管理 DeepSeek可以优化水厂和泵站的运行策略，通过强化学习动态调整设备运行参数，降低能耗。 模型选型：根据具体需求选择DeepSeek的预训练模型或定制开发。 系统集成：通过API或微服务架构将DeepSeek嵌入水务管理平台。 持续迭代：在线学习更新模型，适应数据分布变化。
9510编辑于 2026-03-18 - 来自专栏AgenticAI
o3-mini是怎么做到价格削减15倍，逼近DeepSeek R1
在上文OpenAI新发布的o3-mini与DeepSeek R1全面对比我们提到o3-mini价格相较o1削减了15倍左右，逼近DeepSeek R1的两倍价格，最终定价每百万输出4.4刀。 像DeepSeek一样进行工程优化吗？看起来并不是，而是采用新的硬件。OpenAI CEO Sam Altman在o3-mini发布前发了一条推文。 这表明微软引入Nvidia 8机架的GB200 NVL72，并成功运行o3-mini。 NVIDIA GB200 NVL72 是一款高性能计算解决方案，旨在提升人工智能（AI）和数据中心的能力。 那么合理推测o3-mini可能是在4o-mini上训练出来的，不知其参数量是否也要远高于DeepSeek的680B？
20300编辑于 2025-03-18 aipy实战：Deepseek-V3、Hunyuan&Qwen做商品分析之端午怎么买粽子
今天我们最主要的任务就是在aipy上配置这两个模型，并且对deepseek-v3，hunyuan-turbos-latest，qwen-plus-latest三个模型完成同一任务进行测评。 3、列出618大促的具体购买价格。4.整理以上内容并产出格式特别精美、配色特别炫酷、特别美观的html格式文件2. deepseek总体来说，deepseek表现得很不错。 3. 混元总体来说，混元表现得也是达到了我的预期。首先总体来看，颜色选择上，特殊的采取了粉蓝渐变的背景，非常特殊。整个界面都很简洁明了，产品名称、成分、价格都很清楚，信息抓取很方便。 deepseek整体商务风配色，hunyuan背景具有特色，客观上，Qwen是最好看的，还具有配图。在时间反应上，hunyuan花费最短，其次是Qwen，最后Deepseek花费时间最长。 三个大模型都各有优缺点，大家在使用过程中也要根据自己的需要看情况选择，当然你也可以自己研究一下在你的手中三个模型有什么区别。
35610编辑于 2025-05-23- 来自专栏架构精进之路
Deepseek 这么厉害，普通人怎么用好它？
三、应用 Deepseek 的N种技巧 那么，如何用好这个“AI 神器”呢？给大家分享几个技巧。 3.1 提问模版 以往与 ChatGPT 这类指令模型对话时，我们常使用复杂的提示词模板。 专业术语使用是否准确。 第五步：让 AI 阅读生成文章并进行优化 示例：“请从以下几个方面优化这篇文章： 1）增加文章的可读性，使用更生动的类比和例子； 2）优化段落之间的过渡，使文章更流畅； 3）检查并改进文章的语言表达 考虑到学生的消费能力，怎么设计更有吸引力的价格策略？ 3. 能否结合期末季、社团活动等校园节点设计营销活动？” 四、总结 最后，使用Deepseek的小贴士如下： 描述清晰： 尽量清晰地描述你的需求，这样Deepseek才能更好地理解你的意图，提供更精准的服务。
39820编辑于 2025-02-19 - 来自专栏数据猿
用DeepSeek改造ERP，到底难在哪？怎么破？
“DeepSeek爆改ERP。 大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 · 改变商业 “只要点击一下，就能自动生成采购订单。” 这是某家制造企业在ERP系统中上线新功能时的宣传语。 但实际使用中，很快暴露出一连串问题： 模型虽能写出一份“像样的申请单”，但物料编码经常错配、库存判断逻辑混乱、交付周期计算偏差大； 由于没有和主数据、库存系统深度打通，AI并不掌握物料分类的实际逻辑，生成内容 3. 汇总金额并排序； 3. 对比不同月份、不同部门的采购偏好； 4. 输出图表+文字结论。 这种“所说即所得”的体验，极大降低了ERP使用门槛，尤其对非财务、非IT背景的业务人员而言，无需学习复杂操作流程，也能轻松调用系统能力。
41010编辑于 2025-10-21 DeepSeek普通人该怎么用：全面指南
其中，DeepSeek作为一款新兴的AI模型，以其强大的文本生成和理解能力逐渐受到关注。那么，作为一个普通人，如何才能有效地使用DeepSeek呢？ 三、如何获取和使用DeepSeek？ 注册和登录 要使用DeepSeek，首先需要访问DeepSeek的官方网站并注册一个账户。注册过程通常需要提供电子邮件地址和设置密码。 五、DeepSeek的最佳实践 合理使用API调用 DeepSeek的API调用是有限制的，尤其是免费和基础套餐。因此，在使用过程中要合理规划API调用，避免超出限制。 如果需要处理敏感信息，可以考虑在本地进行预处理或使用加密技术。 结合其他工具 DeepSeek可以与其他工具和平台结合使用，以提升应用效果。 七、结语 DeepSeek是一款功能强大、易于使用的AI模型，可以帮助普通人完成各种自然语言处理任务。通过本文的介绍，相信你对DeepSeek有了更深入的了解，并掌握了基本的使用方法。
81210编辑于 2025-03-19- 来自专栏高效使用DeepSeek
【愚公系列】《高效使用DeepSeek》005-DeepSeek的对话技巧
DeepSeek凭借其独特的场景化对话架构与多模态认知引擎，正在重新定义人机交互的边界——它不仅能理解你“说了什么”，更能感知你“为何而说”。 一、DeepSeek的对话技巧1.提问技巧1.1 明确具体目标技巧1：明确需求、场景与约束 错误示例： 帮我写个方案。 缺陷：缺少行业、格式、目标等关键信息。 技巧2：补充背景信息 错误示例： “产品具有卓越性能”这句话怎么修改更好？ 缺陷：缺失产品类型、受众等背景。 正确示例： 我正在修改智能手环英文产品说明书，目标用户是北美户外运动爱好者。 添加符合美国人认知的类比（如“续航堪比马拉松运动员的耐力”） 3. 使用激励性动词（如“征服极端环境”） 关键点：明确修改目标与受众偏好。 关键技巧： 及时总结上一轮内容（如“根据之前的方案，我们需要……”） 使用逻辑连接词（如“接下来请分析……”） 5.优化对话体验“小学生”模式 我是一名小学生，请用小学生能听懂的话解释什么是大模型
59411编辑于 2025-03-18 - 来自专栏Khan安全团队
腾讯云免费使用Deepseek教程
1、访问https://console.cloud.tencent.com/lkeap/，立即使用大模型知识引擎 2、创建使用Open AI SDK方式接入 3、复制API KEY 3、下载AI助手https ://cherry-ai.com/、设置-添加-选择提供商类型为OpenAI 4、填入刚刚得API密钥和API地址https://api.lkeap.cloud.tencent.com、添加deepseek
5.8K30编辑于 2025-02-12 - 来自专栏小陈运维
使用Ollama部署deepseek大模型
使用Ollama部署deepseek大模型 前置条件 使用英伟达显卡下载cuda驱动 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads Ollama Ollama # 1.5B Qwen DeepSeek R1 # 所需空间大约 1.1G ollama run deepseek-r1:1.5b # 7B Qwen DeepSeek R1 # 所需空间大约 run deepseek-r1:32b # 70B Llama DeepSeek R1 # 所需空间大约 43G ollama run deepseek-r1:70b # 671B Llama DeepSeek open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda 3. 仅用于OpenAI API使用的安装 如果您仅使用OpenAI API，请使用以下命令： docker run -d -p 3000:8080 -e OPENAI_API_KEY=your_secret_key
2.7K20编辑于 2025-02-04 - 来自专栏小陈运维
使用Ollama部署deepseek大模型
使用Ollama部署deepseek大模型前置条件使用英伟达显卡下载cuda驱动https://developer.nvidia.com/cuda-downloadsOllamaOllama 官方版: R1 # 所需空间大约 1.1Gollama run deepseek-r1:1.5b# 7B Qwen DeepSeek R1# 所需空间大约 4.7Gollama run deepseek-r1 run deepseek-r1:14b# 32B Qwen DeepSeek R1# 所需空间大约 20Gollama run deepseek-r1:32b# 70B Llama DeepSeek v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda3. 仅用于OpenAI API使用的安装如果您仅使用OpenAI API，请使用以下命令：docker run -d -p 3000:8080 -e OPENAI_API_KEY=your_secret_key
3.4K12编辑于 2025-01-26 - 来自专栏深度学习与python
DeepSeek 3FS 架构分析和思考
2025 年 2 月 28 日，DeepSeek 在其开源周最后一天压轴发布了自研的并行文件系统 Fire-Flyer File System，简称 3FS。 该系统支撑了 DeepSeek V3&R1 模型训练、推理的全流程，在数据预处理、数据集加载、CheckPoint、KVCache 等场景发挥了重要作用。 项目一经发布，就获得了存储领域的广泛关注。 所有组件均接入 RDMA 网络实现高速互联，DeepSeek 内部实际使用的是 InfiniBand。 /deepseek-ai/3FS/blob/main/src/lib/api/UsrbIo.md 在实现上，USRBIO 使用了很多共享内存文件： 每个 USRBIO 实例使用一个 Iov 文件和一个 3FS 选择使用 FoundationDB 作为底层的 KV 存储系统。
3.1K10编辑于 2025-03-12
腾讯云开发者
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