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DeepSeek是免費的，使用簡單，普通人無需花錢去學習。 1. 訪問入口 網(wǎng)頁端：直接訪問 [DeepSeek官網(wǎng)](https://www.)，點擊“開始對話”使用智能助手（如 DeepSeek-R1）。 API 開發(fā)者：注冊賬號后，在控制臺獲取 API Key，參考[文檔](https://platform./docs)集成到代碼中。 移動端：部分產(chǎn)品支持 App（如有），可在應(yīng)用商店搜索下載，名字就是DeepSeek。 2、基礎(chǔ)操作 提問方式：在輸入框直接描述需求，例如： - 知識類：“解釋光合作用的過程” - 工具類：“用Python寫一個郵件發(fā)送腳本” - 創(chuàng)意類：“生成一篇關(guān)于AI未來的短篇科幻故事” - 多輪對話：可基于上下文追問，如“優(yōu)化這段代碼”或“用表格重新總結(jié)”。 3、核心場景與技巧 高效問答 明確需求：避免模糊提問，盡量包含： 背景：（如“我在開發(fā)一個電商網(wǎng)站”） 具體要求：（如“需要一段用戶登錄的JavaScript代碼”） 限制條件：（如“兼容IE11”） 示例： - ? 低效提問：“幫我寫代碼” - ? 高效提問：“用React寫一個購物車組件，要求支持數(shù)量增減和實時總價計算” 數(shù)據(jù)處理與分析 上傳文件：支持 CSV/Excel 等格式（部分版本需付費）： 指令示例：“分析這份銷售數(shù)據(jù)，按月份統(tǒng)計銷售額趨勢，并生成折線圖” 數(shù)據(jù)清洗：可請求處理缺失值、重復(fù)項或格式轉(zhuǎn)換。 代碼開發(fā) 生成代碼：描述功能+語言+框架，如：“用Python的Pandas庫合并兩個CSV文件，按ID字段關(guān)聯(lián)”。 調(diào)試代碼：粘貼報錯信息及代碼，問：“這段代碼為何報錯'IndexError’？如何修復(fù)？” 代碼解釋：請求逐行注釋，例如：“請為以下代碼添加中文注釋”。 內(nèi)容創(chuàng)作 結(jié)構(gòu)化生成：分步驟獲取內(nèi)容，例如： 1. “生成一份'智能家居市場分析’的報告大綱” 2. “展開第三章'競爭格局’部分” 風格控制：指定語氣（專業(yè)/幽默）、格式（Markdown/PPT大綱）或字數(shù)。  高級功能（適用專業(yè)版/企業(yè)版）我沒用過。 4、使用技巧 在對話前設(shè)定角色或規(guī)則，可以極大程度提高輸出的品質(zhì)，例如：“你是一名經(jīng)驗豐富的產(chǎn)品經(jīng)理，請分析以下用戶需求文檔并提出改進建議?！?/p> 分步拆解復(fù)雜任務(wù) 任務(wù)：“開發(fā)一個TODO List應(yīng)用” 可拆解為：1. 技術(shù)選型（前端框架+后端語言）、2. 數(shù)據(jù)庫設(shè)計、3. 生成核心功能代碼 、4. 測試用例編寫 若輸出不符合預(yù)期，可通過以下方式調(diào)整： 補充約束：“請改用遞歸實現(xiàn)” 糾正錯誤：“第二步的結(jié)論與數(shù)據(jù)不符，重新計算”，這里提醒一下，人工智能很厲害，但是要記得核實結(jié)果，如果用DeepSeek寫完論文直接發(fā)給導師可能就悲劇了。 在DeepSeek的使用模式有三種，分別如下：  選“深度思考”： 復(fù)雜決策（如“如何規(guī)劃家庭資產(chǎn)配置？”） 需要批判性分析（如“對比新能源汽車與燃油車的長期成本”） 缺點是模型可能“過度腦補”，需交叉驗證（如醫(yī)療建議）。 選“聯(lián)網(wǎng)搜索”： 實時事件（如“今天紐約股市收盤指數(shù)”） 動態(tài)信息（如“某明星最新爭議事件進展”） 缺點是可能引入虛假信息，需關(guān)注引用來源可靠性。 兩者都不選： 常識問題（如“圓周率前10位”） 無需擴展的指令（如“將'你好’翻譯成法語”） 在深度思考和兩者都不選的模式下，未聯(lián)網(wǎng)時，模型知識可能截止到訓練數(shù)據(jù)時間（如2023年12月） 我們可以采用混合模式：先聯(lián)網(wǎng)獲取數(shù)據(jù)，再要求深度分析。示例： 第一步、“搜索2023年全球電動汽車銷量前三品牌”（聯(lián)網(wǎng)） 第二步、“分析比亞迪反超特斯拉的主要原因”（深度思考） 5、深度學習、獲取幫助 - 官方文檔：[DeepSeek 開發(fā)者平臺](https://platform./docs) - 社區(qū)支持：加入 Discord/Slack 用戶群組（官網(wǎng)底部鏈接） - 技術(shù)支持：通過官網(wǎng)提交工單或發(fā)送郵件至 support@ 6、案例分析 第一個、快速獲取“2024年AI趨勢”的PPT大綱 操作步驟： 輸入：“生成一個關(guān)于'2024年AI發(fā)展趨勢’的PPT大綱，要求包含技術(shù)、倫理、商業(yè)應(yīng)用三部分，用Markdown格式” 追加指令：“將'技術(shù)’部分擴展為5個子章節(jié)，并添加案例說明” 最后請求：“將大綱轉(zhuǎn)換為英文版本” 如果需要針對某功能（如API調(diào)參、數(shù)據(jù)可視化）的詳細指南，可進一步說明！ 第二個案例、學習輔助類 提問： “用通俗語言解釋量子糾纏，并舉例說明。” DeepSeek 回復(fù)： 解釋理論 + 類比“一對魔法骰子，無論多遠，同時擲出相同點數(shù)”。 深度思考： 追問“量子糾纏如何影響未來通信技術(shù)？”觸發(fā)模型邏輯推演，而非單純復(fù)述已知知識。 第三個案例、生活效率類 提問： “設(shè)計一份減脂食譜，要求每日1200大卡，適合素食者?！?/p> DeepSeek 回復(fù)： 提供三餐搭配（如藜麥沙拉配豆腐）+ 熱量計算備注。 聯(lián)網(wǎng)搜索： 若需結(jié)合最新營養(yǎng)學研究或本地食材價格，需啟用聯(lián)網(wǎng)獲取實時數(shù)據(jù)。 第四個案例、創(chuàng)意生成 提問： “寫一首關(guān)于'夏日海邊’的俳句，押韻且包含'貝殼’意象?！?/p> DeepSeek 回復(fù)： 生成符合要求的詩句，并解釋修辭手法。 第五個案例、內(nèi)容創(chuàng)作類，它的水平已經(jīng)遠超我了，我覺得99.9%的做自媒體以及文案工作的都會失業(yè)，可能只有真正具備深度思考的人才能活下來。 下面再介紹一些技巧，讓你的 DeepSeek 好用到爆。 萬能提問模板 雖然直接提問題已經(jīng)能得到不錯的答案，但如果再加上“背景描述”這個簡單的優(yōu)化，還能讓回答更上一層樓。 背景描述指的是向 DeepSeek R1 說清楚我是誰（如我一個互聯(lián)網(wǎng)打工人）、我當前的水平（如我是自媒體小白）、我想讓 DeepSeek 充當?shù)慕巧ㄈ缒闶且幻悦襟w運營專家）等。 有時 DeepSeek 回答的內(nèi)容可能不是你想要的，這時我們可以增加約束條件，來限制、優(yōu)化它回答的內(nèi)容。 所以可總結(jié)成這個簡單、萬能的 DeepSeek 提問模板，即： 背景+需求+約束條件（可選）。 如：我家小孩讀初一（交待背景），怎樣提高他的英語水平（提出需求），不需要考慮口語問題 （約束條件，可選）。  可以看到 DeepSeek 這位助手十分貼心，不僅列了如何高效學習單詞、語法、閱讀和寫作，還提供了一些應(yīng)試技巧和日常訓練的方法。 如果我們覺得這位助手的回答還不夠深入，完全可以讓它針對某一點再展開詳細說說。 用好這個簡單的模板，能解決 90% 的日常問題，讓 DeepSeek 瞬間成為我們工作、學習、生活的好幫手。 讓 DeepSeek “說人話” 模板雖好用，但是當我們問到一些專業(yè)領(lǐng)域的問題時，DeepSeek 的回答會摻雜很多專業(yè)名詞來解釋問題。 如果我們是行業(yè)內(nèi)的人，專業(yè)名詞能幫我們快速清楚的解釋明白問題。 但如果這個領(lǐng)域剛好不是我們擅長的話，通常都會覺得這些專業(yè)名詞晦澀難懂，不知所云。 碰到這種情況，我們只需要在提示詞中加上“說人話”、“大白話”、“通俗易懂” 等，DeepSeek 給我們的用戶體驗會立馬提升一個檔次。 比如我問他“DeepSeek 成本這低的原因是什么”。  上面的回答并沒有什么問題，如果我們是業(yè)內(nèi)人士，自然知道 MoE 架構(gòu)、蒸餾和 FP8 是什么意思。 遺憾的是，可能 99% 的人根本不明白上述回答到底說的是什么意思。 這時我們只需要簡單的加上“說人話”三個字，就能得到一個通俗易懂的答案了。  這里 DeepSeek 會用“100 個員工中只讓 10 個員工干活”解釋 MoE 架構(gòu)，用“高清電影轉(zhuǎn) MP4 格式”來解決 FP8。 是不是一下就懂了！ 模仿回答 我們還可以用“模仿 X”、“以 X 的口吻/語氣”，“以 X 的內(nèi)心獨白”等等提示詞，把 DeepSeek 的使用體驗拉滿。 比如我們可以用知乎常用格式回應(yīng) DeepSeek 導致英偉達股價暴跌的問題。  用貼吧暴躁老哥的語氣回應(yīng)美國多名官員稱 DeepSeek 偷竊了他們的技術(shù)。  好家伙，我都能感覺它的唾沫星子快飛到我臉上了。貼吧 10 級的噴人水平也自愧不如吧…… 我們還可以讓 DeepSeek 模仿李白給我們寫春聯(lián)。  讓《雪中悍刀行》的作者烽火戲諸侯，寫短篇小說給我們看。  有網(wǎng)友分享了“哲學大師”，看大師說的話，是不是頗有哲理？  可以看到，使用模仿人物的方法，能達到意想不到的結(jié)果。 高級技巧 這里再提供幾個比較繁瑣但高級的用法。 多模型組合 對于復(fù)雜場景，通常一個 AI 模型并不能得到很好的效果，此時我們可以將 DeepSeek R1 與 GPT-4o 或 Claude 3.5 Sonnet 組合使用。 一般來說，可以先讓 DeepSeek R1 告訴我們應(yīng)該怎么處理問題，然后根據(jù)它給的答案讓指令型大模型去生成結(jié)果。 業(yè)務(wù)分析 如果我們想分析業(yè)務(wù)，可以開啟“聯(lián)網(wǎng)搜索”實時搜索內(nèi)容，還能上傳附件來精準分析。 比如我們想在小紅書上起號，可以直接“聯(lián)網(wǎng)搜索”對標賬號，讓 DeepSeek R1 給我們一個起號流程。 對于不能搜索的地址，先手動下載資料后，再上傳給 DeepSeek R1 幫助分析。 DeepSeek R1 不僅能給出具體流程，還會生成一些 mermaid 圖表，非常好用。 以我測試的結(jié)果看，一波策劃和數(shù)據(jù)分析師要失業(yè)了。 DeepSeek 不適合做什么 DeepSeek 碰到一些問題類型時會提示“無法思考這類問題”。  一般來說，主要是如下幾類問題： 1. 敏感內(nèi)容：國產(chǎn)審核比較嚴，這里不說多了，懂得也懂。 2. 長文本內(nèi)容：現(xiàn)在 DeepSeek 模型上下文長度最長為 6 萬 4 千個 token，最大輸出長度為 8 千個 token，默認輸出長度為 4 千個 token。 這里科普下，一個 token 指的是一個語義單元，如一個單詞或單詞的一部分結(jié)構(gòu)（詞根或后綴）或標點符號等。 而上下文長度包括輸入長度（如用戶問題、對話歷史等）和輸出長度。 目前主流大模型服務(wù)商提供的最大上下文長度如下： 1. 豆包：25.6 萬 token 2. GPT-4o、GPT-o1：12.8 萬個 token 3. Claude Pro：20 萬個 token (約500頁文本或100張圖片) 4. Gemini 1.5 Flash：100 萬個 token 5. Gemini 1.5 Pro：200 萬個 token …… DeepSeek新手必看！全功能詳解與實操指南，帶你逆襲成AI大神 在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的當下，DeepSeek作為一款強大的AI工具，正逐步成為開發(fā)者、數(shù)據(jù)科學家和AI愛好者的必備神器。不管你是剛?cè)腴T的新手，還是期望進一步提升技能的進階用戶，本文都會為你提供一份詳盡的DeepSeek功能詳解與實操指南，助力你快速掌握DeepSeek的核心功能，逆襲成為AI大神！ 一、DeepSeek是什么 DeepSeek是一款集成多種AI技術(shù)的開發(fā)平臺，旨在為用戶提供高效、便捷的AI模型訓練、部署和應(yīng)用服務(wù)。它支持自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、語音識別等多個領(lǐng)域的任務(wù)，還提供豐富的預(yù)訓練模型和工具，幫助用戶快速構(gòu)建和優(yōu)化AI應(yīng)用。 二、DeepSeek的核心功能 1. 模型訓練與調(diào)優(yōu) DeepSeek提供強大的模型訓練功能，支持多種深度學習框架，如TensorFlow、PyTorch等。用戶通過簡單配置，就能快速啟動模型訓練，還能利用DeepSeek的自動調(diào)參功能優(yōu)化模型性能。 - 實操指南： - 登錄DeepSeek平臺，選擇“模型訓練”模塊。 - 上傳數(shù)據(jù)集，選擇合適的模型架構(gòu)，如BERT、ResNet等。 - 設(shè)置訓練參數(shù)，如學習率、批次大小等，啟動訓練。 - 使用DeepSeek的自動調(diào)參功能，優(yōu)化模型超參數(shù)。 2. 預(yù)訓練模型庫 DeepSeek內(nèi)置豐富的預(yù)訓練模型，涵蓋NLP、CV等多個領(lǐng)域。用戶可直接調(diào)用這些模型進行推理或微調(diào)，節(jié)省大量時間和計算資源。 - 實操指南： - 在DeepSeek的“模型庫”中，搜索需要的預(yù)訓練模型，如GPT-3、YOLOv5等。 - 下載模型并加載到項目中。 - 若有特定任務(wù)需求，可對模型進行微調(diào)，以適應(yīng)數(shù)據(jù)集。 3. 模型部署與管理 DeepSeek支持一鍵式模型部署，用戶能將訓練好的模型快速部署到云端或本地服務(wù)器，并通過API接口調(diào)用。此外，DeepSeek還提供模型版本管理功能，方便用戶跟蹤和管理不同版本的模型。 - 實操指南： - 在DeepSeek的“模型部署”模塊中，選擇訓練好的模型。 - 設(shè)置部署環(huán)境，如CPU/GPU、內(nèi)存大小等，點擊“部署”。 - 獲取API接口，集成到應(yīng)用中。 4. 數(shù)據(jù)處理與增強 DeepSeek提供強大的數(shù)據(jù)處理工具，支持數(shù)據(jù)清洗、標注、增強等功能。用戶通過這些工具，能快速準備高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)，提升模型性能。 - 實操指南： - 在DeepSeek的“數(shù)據(jù)處理”模塊中，上傳原始數(shù)據(jù)。 - 使用DeepSeek的數(shù)據(jù)清洗工具，去除噪聲數(shù)據(jù)。 - 利用數(shù)據(jù)增強功能，如圖像旋轉(zhuǎn)、文本替換等，生成更多訓練樣本。 5. 可視化與監(jiān)控 DeepSeek提供豐富的可視化工具，幫助用戶監(jiān)控模型訓練過程、分析模型性能。用戶可通過圖表和報告，直觀了解模型的訓練進度和效果。 - 實操指南： - 在模型訓練過程中，打開DeepSeek的“可視化”面板。 - 查看訓練損失、準確率等指標的實時變化。 - 使用DeepSeek的分析工具，生成模型性能報告。 三、DeepSeek的進階技巧 1. 多任務(wù)學習 DeepSeek支持多任務(wù)學習，用戶可在一個模型中同時處理多個相關(guān)任務(wù)，提升模型的泛化能力。例如在NLP任務(wù)中，可同時進行文本分類和命名實體識別。 - 實操指南： - 在模型訓練時，選擇“多任務(wù)學習”模式。 - 為每個任務(wù)設(shè)置相應(yīng)的損失函數(shù)和權(quán)重。 - 啟動訓練，觀察模型在多任務(wù)上的表現(xiàn)。 2. 遷移學習 DeepSeek的預(yù)訓練模型庫為遷移學習提供強大支持。用戶通過遷移學習，可將預(yù)訓練模型應(yīng)用于新的任務(wù)，顯著減少訓練時間和數(shù)據(jù)需求。 - 實操指南： - 選擇一個與任務(wù)相關(guān)的預(yù)訓練模型。 - 凍結(jié)模型的部分層，只訓練最后的幾層。 - 使用數(shù)據(jù)集進行微調(diào)，觀察模型在新任務(wù)上的表現(xiàn)。 3. 模型壓縮與加速 DeepSeek提供模型壓縮工具，支持剪枝、量化等技術(shù)，幫助用戶減小模型體積，提升推理速度。這對于在資源受限的設(shè)備上部署模型尤為重要。 - 實操指南： - 在DeepSeek的“模型優(yōu)化”模塊中，選擇“模型壓縮”。 - 使用剪枝工具，去除模型中不重要的權(quán)重。 - 使用量化工具，將模型參數(shù)從浮點數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)，減小模型體積。 四、DeepSeek的實用場景 1. 智能客服 DeepSeek的自然語言處理能力可用于構(gòu)建智能客服系統(tǒng)。通過訓練對話模型，企業(yè)能實現(xiàn)自動化的客戶服務(wù)，提升響應(yīng)速度和客戶滿意度。 - 實操指南： - 使用DeepSeek的預(yù)訓練對話模型，如GPT-3。 - 微調(diào)模型以適應(yīng)企業(yè)的特定需求。 - 部署模型并通過API集成到客服系統(tǒng)中。 2. 圖像識別與分類 DeepSeek的計算機視覺功能可應(yīng)用于圖像識別與分類任務(wù)。例如在醫(yī)療領(lǐng)域，可用于自動識別醫(yī)學影像中的病變區(qū)域。 - 實操指南： - 使用DeepSeek的預(yù)訓練圖像模型，如ResNet。 - 使用醫(yī)學影像數(shù)據(jù)集進行微調(diào)。 - 部署模型并通過API集成到醫(yī)療診斷系統(tǒng)中。 3. 英語培訓場景應(yīng)用 在英語培訓中，DeepSeek可以助力打造智能學習輔助系統(tǒng)。通過自然語言處理技術(shù)，實現(xiàn)奇速英語智能口語評測，精準分析學員發(fā)音的準確性、流利度等，給予針對性反饋。利用文本生成功能，為學員自動生成個性化的練習題，涵蓋語法、詞匯、閱讀理解等多種題型。比如在詞匯學習環(huán)節(jié)，根據(jù)學員的學習進度和薄弱點，生成包含特定詞匯的短文，要求學員填空、改寫或翻譯，強化詞匯記憶與運用。同時，借助語音識別和合成技術(shù)，構(gòu)建虛擬對話場景，學員能與虛擬角色進行英語對話練習，提升口語表達能力。還能通過數(shù)據(jù)分析，為教師提供學員學習情況報告，幫助教師優(yōu)化教學策略。 - 實操指南： -英語學習：奇速英語時文閱讀小程序/APP 1.海量萬篇+每天更新 2.個性化閱讀（難度匹配） 3.聽說讀寫一體化 4.單詞速記（時文+課本） 5.智能口語+AI作文批改 6.大數(shù)據(jù)分析+錯題推送 7.社群打卡+在線答疑 - 利用DeepSeek的自然語言處理模型，對接培訓平臺的口語練習模塊，開啟智能口語評測功能。 - 在系統(tǒng)后臺配置文本生成任務(wù)，依據(jù)教學大綱和學員數(shù)據(jù)，生成定制化練習題。 - 集成語音識別和合成模型到對話練習界面，設(shè)定不同難度等級和話題的虛擬對話場景。 - 定期導出DeepSeek分析生成的學員學習報告，教師據(jù)此調(diào)整教學重點和方法。 4. 語音識別與合成 DeepSeek的語音識別功能可用于構(gòu)建語音助手或語音轉(zhuǎn)文字應(yīng)用。例如在會議記錄中，可自動將語音轉(zhuǎn)換為文字，提高工作效率。 - 實操指南： - 使用DeepSeek的預(yù)訓練語音模型，如WaveNet。 - 使用會議錄音數(shù)據(jù)集進行微調(diào)。 - 部署模型并通過API集成到會議記錄系統(tǒng)中。 5. 推薦系統(tǒng) DeepSeek的機器學習能力可用于構(gòu)建個性化推薦系統(tǒng)。例如在電商平臺中，可根據(jù)用戶的歷史行為推薦相關(guān)商品。 - 實操指南： - 使用DeepSeek的推薦算法，如協(xié)同過濾。 - 使用用戶行為數(shù)據(jù)進行訓練。 - 部署模型并通過API集成到電商平臺中。 6. 文本生成與摘要 DeepSeek的自然語言處理功能可用于文本生成與摘要任務(wù)。例如在新聞媒體中，可自動生成新聞?wù)?，幫助讀者快速了解新聞內(nèi)容。 - 實操指南： - 使用DeepSeek的預(yù)訓練文本生成模型，如GPT-3。 - 使用新聞數(shù)據(jù)集進行微調(diào)。 - 部署模型并通過API集成到新聞發(fā)布系統(tǒng)中。 五、常見問題與解決方案 1. 模型訓練速度慢怎么辦 - 解決方案：檢查硬件配置，確保使用了GPU進行訓練。此外，可嘗試減小批次大小或使用混合精度訓練，以加快訓練速度。 2. 模型過擬合如何處理 - 解決方案：增加數(shù)據(jù)增強的強度，或者使用正則化技術(shù)，如Dropout、L2正則化等。此外，可嘗試早停法（Early Stopping），在驗證集性能不再提升時停止訓練。 3. 如何選擇合適的預(yù)訓練模型 - 解決方案：根據(jù)任務(wù)類型，如文本分類、圖像識別等，選擇與之相關(guān)的預(yù)訓練模型?？蓞⒖糄eepSeek模型庫中的模型描述和性能指標，選擇最適合的模型。 六、總結(jié) DeepSeek作為一款功能強大的AI開發(fā)平臺，為用戶提供了從數(shù)據(jù)準備、模型訓練到部署應(yīng)用的全流程支持。通過本文的詳細講解和實操指南，相信你已對DeepSeek的核心功能有了深入了解。無論你是AI新手，還是希望進一步提升技能的開發(fā)者，DeepSeek都能幫助你快速實現(xiàn)AI應(yīng)用的構(gòu)建與優(yōu)化。 現(xiàn)在，就登錄DeepSeek平臺，開啟你的AI之旅吧！相信不久的將來，你也能逆襲成為AI大神！ ——END |
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