DeepSeek新手必看！DeepSeek个人应用全攻略｜最全的 DeepSeek 使用指南（建议收
DeepSeek是免费的，使用简单，普通人无需花钱去学习。
1. 访问入口
网页端：直接访问 DeepSeek官网，点击“开始对话”使用智能助手（如 DeepSeek-R1）。
API 开发者：注册账号后，在控制台获取 API Key，参考文档集成到代码中。
移动端：部分产品支持 App（如有），可在应用商店搜索下载，名字就是DeepSeek。
2、基础操作
提问方式：在输入框直接描述需求，例如：
- 知识类：“解释光合作用的过程”
- 工具类：“用Python写一个邮件发送脚本”
- 创意类：“生成一篇关于AI未来的短篇科幻故事”
- 多轮对话：可基于上下文追问，如“优化这段代码”或“用表格重新总结”。
3、核心场景与技巧
高效问答
明确需求：避免模糊提问，尽量包含：
背景：（如“我在开发一个电商网站”）
具体要求：（如“需要一段用户登录的JavaScript代码”）
限制条件：（如“兼容IE11”）
示例：
- ❌ 低效提问：“帮我写代码”
- ✅ 高效提问：“用React写一个购物车组件，要求支持数量增减和实时总价计算”
数据处理与分析
上传文件：支持 CSV/Excel 等格式（部分版本需付费）：
指令示例：“分析这份销售数据，按月份统计销售额趋势，并生成折线图”
数据清洗：可请求处理缺失值、重复项或格式转换。
代码开发
生成代码：描述功能+语言+框架，如：“用Python的Pandas库合并两个CSV文件，按ID字段关联”。
调试代码：粘贴报错信息及代码，问：“这段代码为何报错‘IndexError’？如何修复？”
代码解释：请求逐行注释，例如：“请为以下代码添加中文注释”。
内容创作
结构化生成：分步骤获取内容，例如：
\1. “生成一份‘智能家居市场分析’的报告大纲”
\2. “展开第三章‘竞争格局’部分”
风格控制：指定语气（专业/幽默）、格式（Markdown/PPT大纲）或字数。
高级功能（适用专业版/企业版）我没用过。
4、使用技巧
在对话前设定角色或规则，可以极大程度提高输出的品质，例如：“你是一名经验丰富的产品经理，请分析以下用户需求文档并提出改进建议。”
分步拆解复杂任务
任务：“开发一个TODO List应用”
可拆解为：1. 技术选型（前端框架+后端语言）、2. 数据库设计、3. 生成核心功能代码 、4. 测试用例编写
若输出不符合预期，可通过以下方式调整：
补充约束：“请改用递归实现”
纠正错误：“第二步的结论与数据不符，重新计算”，这里提醒一下，人工智能很厉害，但是要记得核实结果，如果用DeepSeek写完论文直接发给导师可能就悲剧了。
在DeepSeek的使用模式有三种，分别如下：
选“深度思考”：
复杂决策（如“如何规划家庭资产配置？”）
需要批判性分析（如“对比新能源汽车与燃油车的长期成本”）
缺点是模型可能“过度脑补”，需交叉验证（如医疗建议）。
选“联网搜索”：
实时事件（如“今天纽约股市收盘指数”）
动态信息（如“某明星最新争议事件进展”）
缺点是可能引入虚假信息，需关注引用来源可靠性。
两者都不选：
常识问题（如“圆周率前10位”）
无需扩展的指令（如“将‘你好’翻译成法语”）
在深度思考和两者都不选的模式下，未联网时，模型知识可能截止到训练数据时间（如2023年12月）
我们可以采用混合模式：先联网获取数据，再要求深度分析。示例：
第一步、“搜索2023年全球电动汽车销量前三品牌”（联网）
第二步、“分析比亚迪反超特斯拉的主要原因”（深度思考）
5、深度学习、获取帮助
- 官方文档：DeepSeek 开发者平台
- 社区支持：加入 Discord/Slack 用户群组（官网底部链接）
- 技术支持：通过官网提交工单或发送邮件至 support@deepseek.com
6、案例分析
第一个、快速获取“2024年AI趋势”的PPT大纲
操作步骤：
输入：“生成一个关于‘2024年AI发展趋势’的PPT大纲，要求包含技术、伦理、商业应用三部分，用Markdown格式”
追加指令：“将‘技术’部分扩展为5个子章节，并添加案例说明”
最后请求：“将大纲转换为英文版本”
如果需要针对某功能（如API调参、数据可视化）的详细指南，可进一步说明！
第二个案例、学习辅助类
提问：
“用通俗语言解释量子纠缠，并举例说明。”
DeepSeek 回复：
解释理论 + 类比“一对魔法骰子，无论多远，同时掷出相同点数”。
深度思考：
追问“量子纠缠如何影响未来通信技术？”触发模型逻辑推演，而非单纯复述已知知识。
第三个案例、生活效率类
提问：
“设计一份减脂食谱，要求每日1200大卡，适合素食者。”
DeepSeek 回复：
提供三餐搭配（如藜麦沙拉配豆腐）+ 热量计算备注。
联网搜索：
若需结合最新营养学研究或本地食材价格，需启用联网获取实时数据。
第四个案例、创意生成
提问：
“写一首关于‘夏日海边’的俳句，押韵且包含‘贝壳’意象。”
DeepSeek 回复：
生成符合要求的诗句，并解释修辞手法。
第五个案例、内容创作类，**它的水平已经远超我了，我觉得99.9%的做自媒体以及文案工作的都会失业，**可能只有真正具备深度思考的人才能活下来。
下面再介绍一些技巧，让你的 DeepSeek 好用到爆。
万能提问模板
虽然直接提问题已经能得到不错的答案，但如果再加上“背景描述”这个简单的优化，还能让回答更上一层楼。
背景描述指的是向 DeepSeek R1 说清楚我是谁（如我一个互联网打工人）、我当前的水平（如我是自媒体小白）、我想让 DeepSeek 充当的角色（如你是一名自媒体运营专家）等。
有时 DeepSeek 回答的内容可能不是你想要的，这时我们可以增加约束条件，来限制、优化它回答的内容。
所以可总结成这个简单、万能的 DeepSeek 提问模板，即：
背景+需求+约束条件（可选）。
如：我家小孩读初一（交待背景），怎样提高他的英语水平（提出需求），不需要考虑口语问题 （约束条件，可选）。
可以看到 DeepSeek 这位助手十分贴心，不仅列了如何高效学习单词、语法、阅读和写作，还提供了一些应试技巧和日常训练的方法。
如果我们觉得这位助手的回答还不够深入，完全可以让它针对某一点再展开详细说说。
用好这个简单的模板，能解决 90% 的日常问题，让 DeepSeek 瞬间成为我们工作、学习、生活的好帮手。
让 DeepSeek “说人话”
模板虽好用，但是当我们问到一些专业领域的问题时，DeepSeek 的回答会掺杂很多专业名词来解释问题。
如果我们是行业内的人，专业名词能帮我们快速清楚的解释明白问题。
但如果这个领域刚好不是我们擅长的话，通常都会觉得这些专业名词晦涩难懂，不知所云。
碰到这种情况，我们只需要在提示词中加上“说人话”、“大白话”、“通俗易懂” 等，DeepSeek 给我们的用户体验会立马提升一个档次。
比如我问他“DeepSeek 成本这低的原因是什么”。
上面的回答并没有什么问题，如果我们是业内人士，自然知道 MoE 架构、蒸馏和 FP8 是什么意思。
遗憾的是，可能 99% 的人根本不明白上述回答到底说的是什么意思。
这时我们只需要简单的加上“说人话”三个字，就能得到一个通俗易懂的答案了。
这里 DeepSeek 会用“100 个员工中只让 10 个员工干活”解释 MoE 架构，用“高清电影转 MP4 格式”来解决 FP8。
是不是一下就懂了！
模仿回答
我们还可以用“模仿 X”、“以 X 的口吻/语气”，“以 X 的内心独白”等等提示词，把 DeepSeek 的使用体验拉满。
比如我们可以用知乎常用格式回应 DeepSeek 导致英伟达股价暴跌的问题。
用贴吧暴躁老哥的语气回应美国多名官员称 DeepSeek 偷窃了他们的技术。
好家伙，我都能感觉它的唾沫星子快飞到我脸上了。贴吧 10 级的喷人水平也自愧不如吧……
我们还可以让 DeepSeek 模仿李白给我们写春联。
让《雪中悍刀行》的作者烽火戏诸侯，写短篇小说给我们看。
有网友分享了“哲学大师”，看大师说的话，是不是颇有哲理？
可以看到，使用模仿人物的方法，能达到意想不到的结果。
高级技巧
这里再提供几个比较繁琐但高级的用法。
多模型组合
对于复杂场景，通常一个 AI 模型并不能得到很好的效果，此时我们可以将 DeepSeek R1 与 GPT-4o 或 Claude 3.5 Sonnet 组合使用。
一般来说，可以先让 DeepSeek R1 告诉我们应该怎么处理问题，然后根据它给的答案让指令型大模型去生成结果。
业务分析
如果我们想分析业务，可以开启“联网搜索”实时搜索内容，还能上传附件来精准分析。
比如我们想在小红书上起号，可以直接“联网搜索”对标账号，让 DeepSeek R1 给我们一个起号流程。
对于不能搜索的地址，先手动下载资料后，再上传给 DeepSeek R1 帮助分析。
DeepSeek R1 不仅能给出具体流程，还会生成一些 mermaid 图表，非常好用。
以我测试的结果看，一波策划和数据分析师要失业了。
DeepSeek 不适合做什么
DeepSeek 碰到一些问题类型时会提示“无法思考这类问题”。
一般来说，主要是如下几类问题：
\1. 敏感内容：国产审核比较严，这里不说多了，懂得也懂。
\2. 长文本内容：现在 DeepSeek 模型上下文长度最长为 6 万 4 千个 token，最大输出长度为 8 千个 token，默认输出长度为 4 千个 token。
这里科普下，一个 token 指的是一个语义单元，如一个单词或单词的一部分结构（词根或后缀）或标点符号等。
而上下文长度包括输入长度（如用户问题、对话历史等）和输出长度。
目前主流大模型服务商提供的最大上下文长度如下：
\1. 豆包：25.6 万 token
\2. GPT-4o、GPT-o1：12.8 万个 token
\3. Claude Pro：20 万个 token (约500页文本或100张图片)
\4. Gemini 1.5 Flash：100 万个 token
\5. Gemini 1.5 Pro：200 万个 token
……
DeepSeek新手必看！全功能详解与实操指南，带你逆袭成AI大神
在人工智能技术飞速发展的当下，DeepSeek作为一款强大的AI工具，正逐步成为开发者、数据科学家和AI爱好者的必备神器。不管你是刚入门的新手，还是期望进一步提升技能的进阶用户，本文都会为你提供一份详尽的DeepSeek功能详解与实操指南，助力你快速掌握DeepSeek的核心功能，逆袭成为AI大神！
一、DeepSeek是什么
DeepSeek是一款集成多种AI技术的开发平台，旨在为用户提供高效、便捷的AI模型训练、部署和应用服务。它支持自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别等多个领域的任务，还提供丰富的预训练模型和工具，帮助用户快速构建和优化AI应用。
二、DeepSeek的核心功能
\1. 模型训练与调优
DeepSeek提供强大的模型训练功能，支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。用户通过简单配置，就能快速启动模型训练，还能利用DeepSeek的自动调参功能优化模型性能。
- 实操指南：
- 登录DeepSeek平台，选择“模型训练”模块。
- 上传数据集，选择合适的模型架构，如BERT、ResNet等。
- 设置训练参数，如学习率、批次大小等，启动训练。
- 使用DeepSeek的自动调参功能，优化模型超参数。
\2. 预训练模型库
DeepSeek内置丰富的预训练模型，涵盖NLP、CV等多个领域。用户可直接调用这些模型进行推理或微调，节省大量时间和计算资源。
- 实操指南：
- 在DeepSeek的“模型库”中，搜索需要的预训练模型，如GPT-3、YOLOv5等。
- 下载模型并加载到项目中。
- 若有特定任务需求，可对模型进行微调，以适应数据集。
\3. 模型部署与管理
DeepSeek支持一键式模型部署，用户能将训练好的模型快速部署到云端或本地服务器，并通过API接口调用。此外，DeepSeek还提供模型版本管理功能，方便用户跟踪和管理不同版本的模型。
- 实操指南：
- 在DeepSeek的“模型部署”模块中，选择训练好的模型。
- 设置部署环境，如CPU/GPU、内存大小等，点击“部署”。
- 获取API接口，集成到应用中。
\4. 数据处理与增强
DeepSeek提供强大的数据处理工具，支持数据清洗、标注、增强等功能。用户通过这些工具，能快速准备高质量的训练数据，提升模型性能。
- 实操指南：
- 在DeepSeek的“数据处理”模块中，上传原始数据。
- 使用DeepSeek的数据清洗工具，去除噪声数据。
- 利用数据增强功能，如图像旋转、文本替换等，生成更多训练样本。
\5. 可视化与监控
DeepSeek提供丰富的可视化工具，帮助用户监控模型训练过程、分析模型性能。用户可通过图表和报告，直观了解模型的训练进度和效果。
- 实操指南：
- 在模型训练过程中，打开DeepSeek的“可视化”面板。
- 查看训练损失、准确率等指标的实时变化。
- 使用DeepSeek的分析工具，生成模型性能报告。
三、DeepSeek的进阶技巧
\1. 多任务学习
DeepSeek支持多任务学习，用户可在一个模型中同时处理多个相关任务，提升模型的泛化能力。例如在NLP任务中，可同时进行文本分类和命名实体识别。
- 实操指南：
- 在模型训练时，选择“多任务学习”模式。
- 为每个任务设置相应的损失函数和权重。
- 启动训练，观察模型在多任务上的表现。
\2. 迁移学习
DeepSeek的预训练模型库为迁移学习提供强大支持。用户通过迁移学习，可将预训练模型应用于新的任务，显著减少训练时间和数据需求。
- 实操指南：
- 选择一个与任务相关的预训练模型。
- 冻结模型的部分层，只训练最后的几层。
- 使用数据集进行微调，观察模型在新任务上的表现。
\3. 模型压缩与加速
DeepSeek提供模型压缩工具，支持剪枝、量化等技术，帮助用户减小模型体积，提升推理速度。这对于在资源受限的设备上部署模型尤为重要。
- 实操指南：
- 在DeepSeek的“模型优化”模块中，选择“模型压缩”。
- 使用剪枝工具，去除模型中不重要的权重。
- 使用量化工具，将模型参数从浮点数转换为整数，减小模型体积。
四、DeepSeek的实用场景
\1. 智能客服
DeepSeek的自然语言处理能力可用于构建智能客服系统。通过训练对话模型，企业能实现自动化的客户服务，提升响应速度和客户满意度。
- 实操指南：
- 使用DeepSeek的预训练对话模型，如GPT-3。
- 微调模型以适应企业的特定需求。
- 部署模型并通过API集成到客服系统中。
\2. 图像识别与分类
DeepSeek的计算机视觉功能可应用于图像识别与分类任务。例如在医疗领域，可用于自动识别医学影像中的病变区域。
- 实操指南：
- 使用DeepSeek的预训练图像模型，如ResNet。
- 使用医学影像数据集进行微调。
- 部署模型并通过API集成到医疗诊断系统中。
\3. 英语培训场景应用
在英语培训中，DeepSeek可以助力打造智能学习辅助系统。通过自然语言处理技术，实现奇速英语智能口语评测，精准分析学员发音的准确性、流利度等，给予针对性反馈。利用文本生成功能，为学员自动生成个性化的练习题，涵盖语法、词汇、阅读理解等多种题型。比如在词汇学习环节，根据学员的学习进度和薄弱点，生成包含特定词汇的短文，要求学员填空、改写或翻译，强化词汇记忆与运用。同时，借助语音识别和合成技术，构建虚拟对话场景，学员能与虚拟角色进行英语对话练习，提升口语表达能力。还能通过数据分析，为教师提供学员学习情况报告，帮助教师优化教学策略。
- 实操指南：
-英语学习：奇速英语时文阅读小程序/APP
1.海量万篇+每天更新
2.个性化阅读（难度匹配）
3.听说读写一体化
4.单词速记（时文+课本）
5.智能口语+AI作文批改
6.大数据分析+错题推送
7.社群打卡+在线答疑
- 利用DeepSeek的自然语言处理模型，对接培训平台的口语练习模块，开启智能口语评测功能。
- 在系统后台配置文本生成任务，依据教学大纲和学员数据，生成定制化练习题。
- 集成语音识别和合成模型到对话练习界面，设定不同难度等级和话题的虚拟对话场景。
- 定期导出DeepSeek分析生成的学员学习报告，教师据此调整教学重点和方法。
\4. 语音识别与合成
DeepSeek的语音识别功能可用于构建语音助手或语音转文字应用。例如在会议记录中，可自动将语音转换为文字，提高工作效率。
- 实操指南：
- 使用DeepSeek的预训练语音模型，如WaveNet。
- 使用会议录音数据集进行微调。
- 部署模型并通过API集成到会议记录系统中。
\5. 推荐系统
DeepSeek的机器学习能力可用于构建个性化推荐系统。例如在电商平台中，可根据用户的历史行为推荐相关商品。
- 实操指南：
- 使用DeepSeek的推荐算法，如协同过滤。
- 使用用户行为数据进行训练。
- 部署模型并通过API集成到电商平台中。
\6. 文本生成与摘要
DeepSeek的自然语言处理功能可用于文本生成与摘要任务。例如在新闻媒体中，可自动生成新闻摘要，帮助读者快速了解新闻内容。
- 实操指南：
- 使用DeepSeek的预训练文本生成模型，如GPT-3。
- 使用新闻数据集进行微调。
- 部署模型并通过API集成到新闻发布系统中。
五、常见问题与解决方案
\1. 模型训练速度慢怎么办
- 解决方案：检查硬件配置，确保使用了GPU进行训练。此外，可尝试减小批次大小或使用混合精度训练，以加快训练速度。
\2. 模型过拟合如何处理
- 解决方案：增加数据增强的强度，或者使用正则化技术，如Dropout、L2正则化等。此外，可尝试早停法（Early Stopping），在验证集性能不再提升时停止训练。
\3. 如何选择合适的预训练模型
- 解决方案：根据任务类型，如文本分类、图像识别等，选择与之相关的预训练模型。可参考DeepSeek模型库中的模型描述和性能指标，选择最适合的模型。
六、总结
DeepSeek作为一款功能强大的AI开发平台，为用户提供了从数据准备、模型训练到部署应用的全流程支持。通过本文的详细讲解和实操指南，相信你已对DeepSeek的核心功能有了深入了解。无论你是AI新手，还是希望进一步提升技能的开发者，DeepSeek都能帮助你快速实现AI应用的构建与优化。
现在，就登录DeepSeek平台，开启你的AI之旅吧！相信不久的将来，你也能逆袭成为AI大神！
DeepSeek无疑是2025开年AI圈的一匹黑马，在一众AI大模型中，DeepSeek以低价高性能的优势脱颖而出。DeepSeek的上线实现了AI界的又一大突破，各大科技巨头都火速出手，争先抢占DeepSeek大模型的流量风口。
DeepSeek的爆火，远不止于此。它是一场属于每个人的科技革命，一次打破界限的机会，一次让普通人也能逆袭契机。
DeepSeek的优点
掌握DeepSeek对于转行大模型领域的人来说是一个很大的优势，目前懂得大模型技术方面的人才很稀缺，而DeepSeek就是一个突破口。现在越来越多的人才都想往大模型方向转行，对于想要转行创业，提升自我的人来说是一个不可多得的机会。
那么应该如何学习大模型大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。
大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。
掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：
• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；
• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；
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可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。
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第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
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