DeepSeek（深度求索）是一款由国内团队开发的开源人工智能工具库，专注于提供高效易用的入门AI模型训练与推理能力。它既包含预训练大语言模型（如DeepSeek-R1系列），入门也提供配套工具链，入门助力开发者快速实现AI应用落地。入门
什么是入门DeepSeek？如何入门DeepSeek？ 1.2 核心特点多模态支持：支持文本生成、代码补全、高防服务器入门图像理解等任务中文优化：在中文语境下表现优于多数国际开源模型轻量化部署：提供量化压缩工具，入门支持端侧设备运行开放生态：MIT协议开源，入门配套完整技术文档和社区支持1.3 典型应用场景智能客服对话系统代码自动补全工具知识库问答助手数据分析报告生成二、入门零基础入门指南2.1 环境准备推荐使用Python 3.8+环境：
# 创建虚拟环境（可选） conda create -n deepseek python=3.8 conda activate deepseek # 安装核心库 pip install deepseek-sdk torch>=2.0 2.2 快速体验通过API调用基础功能（需申请API Key）：
from deepseek import ChatClient client = ChatClient(api_key="your_api_key") response = client.chat( messages=[{"role": "user",入门 "content": "用Python写个斐波那契数列生成器"}] ) print(response.choices[0].message.content) 2.3 本地模型部署以7B参数模型为例：
# 下载模型权重 git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-7B.git # 启动推理服务 python -m deepseek.serve --model-path ./DeepSeek-7B --quantize 4bit 2.4 微调自定义模型准备训练数据（JSON格式）：
[ { "instruction": "生成产品描述", "input": "无线蓝牙耳机，降噪，入门30小时续航",入门 "output": "XX蓝牙耳机采用主动降噪技术..." } ]启动微调训练：
deepseek finetune \ --base_model deepseek-7b \ --data_path dataset.json \ --output_dir my_model 三、学习资源推荐官方文档：docs.deepseek.com模型中心：hub.deepseek.com社区论坛：forum.deepseek.ai实战教程： 《DeepSeek智能对话机器人开发入门》《使用DeepSeek-CODEPILOT构建编程助手》四、入门常见问题解答Q：需要多强的算力才能运行DeepSeek？
7B模型：建议至少16GB显存（FP16）或8GB（4bit量化）在线API版：无需本地硬件Q：商业使用是否需要授权？
遵循MIT协议，允许商业用途，但需遵守模型权重再分发规则Q：与其他开源模型（如LLaMA）有何区别？
更优的中文处理能力提供配套的b2b信息网企业级部署工具持续更新的中文知识库（截止2024年1月）通过本文，您已经掌握了DeepSeek的基础知识和快速上手指南。建议从官方提供的Playground开始体验，逐步深入到自定义应用开发。人工智能的世界正在加速发展，现在正是开启DeepSeek探索之旅的最佳时机！
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