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Claude Code 怎么接 DeepSeek？
先跑通，再谈项目里怎么用。 先看最后要跑成什么样 最后的结构是这样： Claude Code -> CC Switch -> DeepSeek Claude Code 是命令行里的 AI 编程助手。 但长期使用时，纯手工改环境变量容易乱。CC Switch 的价值就在这里，它把这些配置变成可见、可切换、可回退的 Provider。 长期使用时，还是建议把 DeepSeek Provider 放在 CC Switch 里管理。这样切回 Claude 官方、切到其他 Provider、排查哪个模型正在生效，都会直观很多。 团队里使用时，要多加几条规矩。 第一，API Key 不进截图、不进 Git、不进群聊。示例统一写 <你的 DeepSeek API Key>。 第二，Provider 命名要统一。 比如 DeepSeek-v4-pro、DeepSeek-v4-flash，不要每个人随手起一个名字。 第三，正式项目第一次使用时，只允许先读项目，不直接改项目。
3.1K21编辑于 2026-05-20怎么才能用好Deepseek?
很多人觉得 DeepSeek 不够聪明，其实大多数情况下不是模型的问题，而是使用方式的问题。 我自己总结下来，用好 DeepSeek 的核心不是会不会写提示词，而是学会把它当成一位专业同事，而不是搜索引擎。下面这几个方法，基本适用于绝大多数场景。 三、给它设定角色DeepSeek 很擅长角色扮演。 九、善用"对比分析"例如：不要问：DeepSeek怎么样？ 十、学会让它帮你思考，而不是替你思考很多人把 DeepSeek 当成答案生成器。其实更好的方式是：我的想法是A，你认为有哪些漏洞？或者：如果你反对我的观点，你会怎么论证？
4300编辑于 2026-07-05- 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
1.1K10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
27610编辑于 2026-03-18- 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。
2.2K51编辑于 2025-02-07 - 来自专栏高效使用DeepSeek
【愚公系列】《高效使用DeepSeek》001-什么是DeepSeek
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"众人拾柴"的策略吸引了超过5万名开发者参与生态建设，催生出300多个行业应用插件，形成了独特的创新飞轮。3.3 多模态的融合创新系统突破性地实现了文字、图像、代码的"三位一体"理解。 4.2 全球布局的新棋局在东南亚市场，DeepSeek针对当地语言多样性推出"方言友好型"版本；在欧洲市场，则重点强化GDPR合规特性。 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。
28500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。
1.8K10编辑于 2025-07-30 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
30410编辑于 2026-03-18- 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. 5. 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。
19910编辑于 2026-03-18 - 来自专栏机器学习、深度学习
怎么使用 Caffe 进行 LetNet-5 的训练和预测
在 LeNet5的深入解析 我们已经对 LetNet-5 网络结构做出了详细的描述，接下来我们将深入分析 Caffe 中怎么使用 LetNet-5 的这个模型进行预测。 的安装 接着看看在 Caffe 中怎么用 LetNet-5 进行训练和测试，整个流程如下：（先cd到 Caffe 的根目录下） 1）下载 minist 数据的命令： $ cd data/mnist 网络模型，在 lenet.prototxt 中描述了广义的LetNet-5网络层设置，在 lenet_train_test.prototxt 中描述了 LetNet-5 训练和 测试时各网络层的设置。 不然报错 5) 现在我们有了训练数据、网络模型、指定了相关训练参数，可以开始训练网络 LetNet-5 了，使用下面的命令： $. /build/tools/caffe train -solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt 6）使用训练好的模型对数据进行预测，运行下面的代码：
1.1K30发布于 2019-05-26 - 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 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。 5. 人机协同未定义，员工与AI职责模糊 在传统ERP系统中，流程是为“人”而设计的，每一步都写明“谁负责、做什么、到哪一环”。但当AI介入后，这种边界被打破了。 怎么让AI真正“融入”ERP系统？ 将大模型接入ERP系统不是难事，真正的难点是“融入”——让AI成为系统逻辑的一部分，真正服务业务、落地执行、产生价值。
58410编辑于 2025-10-21 - 来自专栏架构精进之路
Deepseek 这么厉害，普通人怎么用好它？
简而言之，AI 是一个强大的工具，但工具的使用效果取决于使用者的能力。我们需通过不断练习提升与 AI 的沟通能力，同时警惕 “幻觉” 陷阱，才能真正发挥 AI 的价值。 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。 3.3 尝试连续提问 使用 AI 时，不要期望它一次性完成完美内容，可以尝试将其视为博学但经验不足的实习生。知识储备丰富，但需要您的引导才能交出满意答卷。 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。
47120编辑于 2025-02-19 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。
1.1K10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。 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。技巧3：分步拆解复杂问题 错误示例： 如何从零开始做小红书账号？ 缺陷：问题过于宽泛，回答缺乏针对性。 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
71511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
6.8K30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 4.7G ollama run deepseek-r1:7b # 8B Llama DeepSeek R1 # 所需空间大约 4.9G ollama run deepseek-r1:8b # 14B Qwen DeepSeek R1 # 所需空间大约 9G ollama run deepseek-r1:14b # 32B Qwen DeepSeek R1 # 所需空间大约 20G ollama run deepseek-r1:32b # 70B Llama DeepSeek R1 # 所需空间大约 43G ollama run deepseek-r1:70b # 671B Llama DeepSeek
2.9K20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 :7b# 8B Llama DeepSeek R1# 所需空间大约 4.9Gollama run deepseek-r1:8b# 14B Qwen DeepSeek R1# 所需空间大约 9Gollama run deepseek-r1:14b# 32B Qwen DeepSeek R1# 所需空间大约 20Gollama run deepseek-r1:32b# 70B Llama DeepSeek R1# 所需空间大约 43Gollama run deepseek-r1:70b# 671B Llama DeepSeek R1# 所需空间大约 404Gollama run deepseek-r1:671b
3.5K12编辑于 2025-01-26 - 来自专栏人工智能
使用腾讯 HAI 5 分钟内部署一个私人定制的 DeepSeek
近期在笔者实际使用过程中，也经常遇到 DeepSeek 没能按照期望生成任何有意义回复，或者服务器繁忙的情况出现。 这一切使得 DeepSeek 模型非常易于部署在本地电脑或者一切主流的云上。以腾讯 HAI 为例，让 DeepSeek R1 模型部署并运行在腾讯 HAI 上，整个流程不超过 5 分钟。 HAI 的访问入口：https://cloud.tencent.com/product/hai点击立即使用：新建算力资源：在算力资源列表，选择「社区应用」，排名第一的就是 DeepSeek-R1：算力资源选择最基础的 T代表 10 的12次方即一万亿，8TFlops 即每秒 8 万亿次浮点运算，SP 即 Single Precision，单精度运算，代表计算机使用 32-bit（4 字节）的浮点数进行计算。 当然，因为我们使用了腾讯云端的 HAI，使用这些模型，不会给本地电脑浏览器端产生任何额外的负载。
2.2K32编辑于 2025-02-05 - 来自专栏高效使用DeepSeek
【愚公系列】《高效使用DeepSeek》006-DeepSeek的提示词技巧
DeepSeek 回复: 3.反幻觉验证 反幻觉验证通过数据锚点验证生成内容的真实性，确保输出符合实际要求。 错误示例: 错误: 分析我的时间使用情况。 通过提供具体数据（如RescueTime的使用数据）和分析方法（四象限法），可以确保DeepSeek的分析结果有实际依据。 DeepSeek 回复: 通过结合多个模型，DeepSeek能够提供更精细的方案，帮助用户提高效率。 5.增量修正协议 增量修正协议根据约束条件动态调整方案，使生成内容更灵活。 请根据ROI计算模型对比5年内的总成本并推荐最优解。 技巧:在最后一句话中，明确了对比方法“ROI计算模型”，让 Deepsee按我们的思路来分析。 (5) 执行型提示词 提示词: 将以下C语言代码转换为Python语言代码，要求: 保持时间复杂度不变，使用NumPy优化数组操作，并输出带时间测试案例的完整代码。
96811编辑于 2025-03-18 - 来自专栏TalkPython
使用Django,怎么查询数据表的前5条数据？
在使用Django的时候，假设我们有一个数据表Employer，想要查询表中的前5条数据，就可以通过下面的代码片段实现。 Employer.objects.values('id') .annotate(jobtitle_count=Count('jobtitle')) .order_by('-jobtitle_count')[:5]
2.7K20发布于 2021-01-12
腾讯云开发者
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