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.deepseek.com)，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.deepseek.com/docs)集成到代碼中。
移動端：部分產品支持 App（如有），可在應用商店搜索下載，名字就是DeepSeek。
2、基礎操作
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”。
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、重復項或格式轉換。
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字段關聯(lián)”。
調試代碼：粘貼報錯信息及代碼，問：“這段代碼為何報錯'IndexError’？如何修復？”
代碼解釋：請求逐行注釋，例如：“請為以下代碼添加中文注釋”。
內容創(chuàng)作
結構化生成：分步驟獲取內容，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
在對話前設定角色或規(guī)則，可以極大程度提高輸出的品質，例如：“你是一名經(jīng)驗豐富的產品經(jīng)理，請分析以下用戶需求文檔并提出改進建議?！?/p>
分步拆解復雜任務
任務：“開發(fā)一個TODO List應用”
可拆解為：1. 技術選型（前端框架+后端語言）、2. 數(shù)據(jù)庫設計、3. 生成核心功能代碼 、4. 測試用例編寫
若輸出不符合預期，可通過以下方式調整：
補充約束：“請改用遞歸實現(xiàn)”
糾正錯誤：“第二步的結論與數(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”：
復雜決策（如“如何規(guī)劃家庭資產配置？”）
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.deepseek.com/docs)
- 社區(qū)支持：加入 Discord/Slack 用戶群組（官網(wǎng)底部鏈接）
- 技術支持：通過官網(wǎng)提交工單或發(fā)送郵件至 support@deepseek.com
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：“生成一個關于'2024年AI發(fā)展趨勢’的PPT大綱，要求包含技術、倫理、商業(yè)應用三部分，用Markdown格式”
追加指令：“將'技術’部分擴展為5個子章節(jié)，并添加案例說明”
最后請求：“將大綱轉換為英文版本”
如果需要針對某功能（如API調參、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：
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？”觸發(fā)模型邏輯推演，而非單純復述已知知識。
第三個案例、生活效率類
提問：
“設計一份減脂食譜，要求每日1200大卡，適合素食者?！?/p>
DeepSeek 回復：
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：
“寫一首關于'夏日海邊’的俳句，押韻且包含'貝殼’意象?！?/p>
DeepSeek 回復：
生成符合要求的詩句，并解釋修辭手法。
第五個案例、內容創(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)化它回答的內容。
所以可總結成這個簡單、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)內人士，自然知道 MoE 架構、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，用“高清電影轉 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 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美國多名官員稱 DeepSeek 偷竊了他們的技術。
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果。
業(yè)務分析
如果我們想分析業(yè)務，可以開啟“聯(lián)網(wǎng)搜索”實時搜索內容，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. 敏感內容：國產審核比較嚴，這里不說多了，懂得也懂。
2. 長文本內容：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構（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。不管你是剛入門的新手，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、部署和應用服務。它支持自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、語音識別等多個領域的任務，還提供豐富的預訓練模型和工具，幫助用戶快速構建和優(yōu)化AI應用。
二、DeepSeek的核心功能
1. 模型訓練與調優(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，如BERT、ResNet等。
- 設置訓練參數(shù)，如學習率、批次大小等，啟動訓練。
- 使用DeepSeek的自動調參功能，優(yōu)化模型超參數(shù)。
2. 預訓練模型庫
DeepSeek內置豐富的預訓練模型，涵蓋NLP、CV等多個領域。用戶可直接調用這些模型進行推理或微調，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。
- 若有特定任務需求，可對模型進行微調，以適應數(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器，并通過API接口調用。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。
- 設置部署環(huán)境，如CPU/GPU、內存大小等，點擊“部署”。
- 獲取API接口，集成到應用中。
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、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. 多任務學習
DeepSeek支持多任務學習，用戶可在一個模型中同時處理多個相關任務，提升模型的泛化能力。例如在NLP任務中，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“多任務學習”模式。
- 為每個任務設置相應的損失函數(shù)和權重。
- 啟動訓練，觀察模型在多任務上的表現(xiàn)。
2. 遷移學習
DeepSeek的預訓練模型庫為遷移學習提供強大支持。用戶通過遷移學習，可將預訓練模型應用于新的任務，顯著減少訓練時間和數(shù)據(jù)需求。
- 實操指南：
- 選擇一個與任務相關的預訓練模型。
- 凍結模型的部分層，只訓練最后的幾層。
- 使用數(shù)據(jù)集進行微調，觀察模型在新任務上的表現(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，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重。
- 使用量化工具，將模型參數(shù)從浮點數(shù)轉換為整數(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，提升響應速度和客戶滿意度。
- 實操指南：
- 使用DeepSeek的預訓練對話模型，如GPT-3。
- 微調模型以適應企業(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用于圖像識別與分類任務。例如在醫(yī)療領域，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的預訓練圖像模型，如ResNet。
- 使用醫(yī)學影像數(shù)據(jù)集進行微調。
- 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，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，構建虛擬對話場景，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，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建語音助手或語音轉文字應用。例如在會議記錄中，可自動將語音轉換為文字，提高工作效率。
- 實操指南：
- 使用DeepSeek的預訓練語音模型，如WaveNet。
- 使用會議錄音數(shù)據(jù)集進行微調。
- 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。例如在新聞媒體中，可自動生成新聞摘要，幫助讀者快速了解新聞內容。
- 實操指南：
- 使用DeepSeek的預訓練文本生成模型，如GPT-3。
- 使用新聞數(shù)據(jù)集進行微調。
- 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，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. 如何選擇合適的預訓練模型
- 解決方案：根據(jù)任務類型，如文本分類、圖像識別等，選擇與之相關的預訓練模型?？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
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應用的構建與優(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
