DeepSeek | 深度求索
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🔥 前沿 开源 AGI
在人工智能飞速演进的今天，深度求索（DeepSeek）以“探索智能本质”为使命，推出了一系列完全开源的人工智能底层模型。无论是追求极致的通用大语言模型（LLM），还是为开发者量身打造的代码模型 DeepSeek Coder，亦或是对话体验优异的 DeepSeek Chat，以及一站式模型服务 DeepSeek Platform——这一切都指向同一个目标：让 AGI 惠及每一个人。
本文将带你从零开始，了解 DeepSeek 核心模型的技术特性，并手把手演示如何通过 Platform 快速调用、部署与微调。无论你是 AI 研究者、软件工程师还是 AI 应用创业者，这篇文章都将成为你入门深度求索生态的实用指南。
一、深度求索核心模型总览
深度求索团队坚信开放是通往 AGI 的关键。旗下主要模型包括：
- DeepSeek LLM —— 通用大语言模型基座，覆盖对话、推理、知识问答等场景，支持 7B / 67B 等多种参数规格，性能对标国际一流闭源模型。
- DeepSeek Coder —— 专为代码生成与理解设计的底层模型，在 HumanEval 等基准测试中表现突出，支持多种编程语言，让 AI 辅助编程真正落地。
- DeepSeek Chat —— 面向对话交互的优化版本，经过大量高质量对话数据微调，具备更强的上下文理解与多轮对话能力。
- DeepSeek Platform —— 统一模型服务平台，提供 API、SDK、模型仓库以及一键部署能力，大幅降低使用门槛。
所有模型均以 开源模型 形式发布，你可以在 GitHub 及 Hugging Face 上获取完整权重与推理代码。
二、快速上手：通过 DeepSeek Platform 调用模型
DeepSeek Platform 是深度求索官方推出的集成化服务入口，无需本地 GPU 即可调用全部模型。下面以 DeepSeek Chat 为例，展示完整步骤。
访问 DeepSeek Platform，使用邮箱或 GitHub 账号完成注册。登录后进入控制台。
在“API 密钥”页面，点击“新建密钥”，设置权限范围（推荐“全部模型”），复制并保管好密钥。
Python 环境运行：
pip install deepseek-sdk然后运行以下代码（将 YOUR_API_KEY 替换为实际密钥）：
from deepseek import DeepSeekClient
client = DeepSeekClient(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat(
model="deepseek-chat",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一位耐心的技术导师。"},
{"role": "user", "content": "请用通俗的语言解释什么是 AGI。"}
]
)
print(response["choices"][0]["message"]["content"])
返回结果即模型生成的内容，整个过程只需几秒。
在 Platform 的“模型列表”中，你可以切换至 DeepSeek Coder 进行代码生成测试，或使用 DeepSeek LLM 完成复杂推理任务。所有模型均通过统一 API 调用。
三、本地部署与微调（进阶）
如果你希望将模型完全部署在自己的服务器上，或基于特定场景进行微调，深度求索的开源生态提供了充分支持。
3.1 环境准备
- 硬件：推荐 NVIDIA A100（80GB）或同等算力 GPU；7B 模型至少需 16GB VRAM。
- 软件：Python 3.10+，PyTorch 2.0+，CUDA 11.8+，以及
transformers库。
3.2 下载模型权重
从 Hugging Face 仓库 deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat（或 coder 版本）下载，使用 git lfs 或直接通过 huggingface_hub 下载。
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model_name = "deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True, device_map="auto")
3.3 推理示例
使用 generate 方法即可获得模型输出。对于 DeepSeek Coder，推荐在 prompt 中加入代码前缀，例如 def fibonacci(n): 来触发代码补全。
3.4 微调（Fine-tuning）
深度求索提供了完整的微调脚本（基于 DeepSpeed 和 LoRA）。你可以在 GitHub 官方仓库 中找到 finetune.py。微调时注意：
- 数据格式推荐 JSONL，每条包含
instruction和output字段。 - 使用 LoRA 可大幅降低显存需求，7B 模型在 24GB 显存下即可微调。
- 微调后的权重可通过
merge命令合并回基础模型。
四、注意事项
- 合规使用：所有开源模型均受 Apache 2.0 或 MIT 协议保护，请遵守相关条款，不得用于违法或恶意用途。
- API 限流：Platform 免费用户每分钟限制 60 次请求，生产环境建议购买付费套餐以保证稳定性。
- 数据隐私：使用 Platform API 时，数据会经过加密传输，但敏感信息建议在本地部署环境中处理。
- 模型版本：深度求索持续迭代，请定期关注官方公告，及时更新模型权重或 API 版本。
- 硬件要求：本地部署 67B 模型需要多卡并行（至少 4×A100 80GB），小规模应用推荐 7B 或 14B 版本。
- Prompt 设计：DeepSeek Chat 对 system prompt 较为敏感，合理设置角色和任务描述能显著提升输出质量。
五、常见问题（FAQ）
bitsandbytes 进行量化。batch_size
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