DeepSeek使用攻略:从免费渠道技巧、本地化部署到个人知识库构建，带你逆袭!
阅读本文之后，您的技术实力将会有所超
【菜科解读】
今日分享一份关于DeepSeek全方位使用的指南：从免费途径策略、本地化实施直至个性化知识库构建，引领大家逐步实现技术逆袭。
阅读本文之后，您的技术实力将会有所超越。
**目录**
* **初步探索DeepSeek**
* **解决DeepSeek R1服务器拥堵的免费途径**
* **正确使用DeepSeek R1的教程**
* **全面解析DeepSeek R1本地部署流程**
* **构建个人知识库：让DeepSeek深入理解您的专业领域**
* **深挖DeepSeek高级使用技巧**
* **结论与前瞻**
### 1. 初步探索DeepSeek
DeepSeek是由国内知名科技公司“深度求索”研发的一款本土人工智能大模型，凭借低廉的训练成本及接近顶级性能的优势，在社交网络迅速走红。
DeepSeek在处理中文语料时展现出优越性，提供了官网、应用程序、API等多种使用途径，覆盖从移动端至本地部署的全场景，便于普通用户轻松上手。
对于个人而言，DeepSeek可快速生成文章初稿、润色语言、整理信息并启发创新思维；而对于企业来说，DeepSeek降低了人工智能技术的准入门槛，助力各部门提升效率，尤其在客户服务、文档撰写和智能搜索等方面表现突出。
此外，它还支持私有化部署，确保数据安全，优化内部工作流程。
在实际应用中，无论是个人用于写作与校对，还是企业用于信息提取、摘要生成，DeepSeek都能提升效率，减少重复劳动。
展望未来，随着成本不断下降，更多的定制化大模型将被引入金融、医疗等领域，打破计算力瓶颈指日可待。
### 2. 解决DeepSeek R1服务器拥堵的免费途径
- **DeepSeek官方网站**
- 网址:
- 特点：官方首发平台，定期进行优化升级，但由于火爆经常导致服务中断。
预期未来将增加更多服务器资源，提升用户体验。
- **替代渠道**
* **硅基流动**
- 网址:
- 提供多个开源模型体验，包括免费的基础版DeepSeek R1模型，但响应速度可能稍慢。
当前该平台暂不支持在线搜索功能。
* **秘塔搜索**
- 网址:
- 强调AI搜索理念，预先集成网络内容，再结合DeepSeek R1进行深入思考与回应。
搜索能力比单独的R1模型更为丰富，但存在无法关闭在线搜索的限制。
* **纳米搜索APP**
- 网址:
- 网页端侧重于基础模式，而纳米APP支持指定R1模型路径，稳定性良好。
慢思考模式可以让大模型在生成答案之前进行更深入的推断。
* **国家超算互联网平台**
- 网址:
- 无需下载和登录即可免费使用，界面友好，但仅限32位版本。
* **英伟达NIM**
- 网址:
- 可直接通过网页版免费使用，响应速度快，支持展示思考过程的展开和折叠，还可以查看相应的代码内容。
* **本地部署R1（适用于已有一定经验和技术储备的用户）**
- 网址:
- 本地部署对设备配置要求较高，新手和硬件条件较差者建议从体验渠道入手。
（本地部署教程将在下文详述）
### 3.DeepSeek R1 正确的使用教程
DeepSeek是一款强大且智能化的人工智能工具，特点在于不仅能执行命令，还具备推理能力，可根据用户需求提供建议。
使用DeepSeek的关键在于明确目标，而非过分关注指令细节。
以下是针对DeepSeek的使用教程，旨在帮助读者更好地掌握与其交互的方法：
#### A. 明确自身角色与需求
使用DeepSeek时，首要任务是明确自身的身份与目的，而非将重心置于指示DeepSeek成为某种特定角色。
向DeepSeek清晰地提供个人信息、目标和具体需求，以便其依据实际情况提供更为精准的建议。
#### B. 请求简单明了的回答
有时DeepSeek的回答可能较为专业或者书面化，为了便于理解，可请求它采用通俗易懂的语言回答。
DeepSeek支持以更简洁、亲民的语言表述内容，帮助用户轻松获取所需信息。
#### C. 模仿文字风格与口吻
DeepSeek在中文写作方面的表现十分出色，能够根据不同情境需求生成符合特定风格和语气的文章，无论是温暖积极的朋友圈文案，还是正式严谨的工作报告，DeepSeek都能够根据要求产出相应风格的内容。
#### D. 充分发挥DeepSee的推理与建议能力
DeepSeek的一大亮点是其推理能力。
很多时候，无需详细告知其每个步骤，而是提供充足背景信息和目标，DeepSeek能主动推断并提出解决方案。
### 4. DeepSeek R1的本地部署全过程
由于DeepSeek R1的本地部署相对复杂，若企业或研究团队有定制化需求，请联系我们购买DeepSeek一体化服务器。
我们提供一站式软硬件服务器、部署及长期维护的整体解决方案，协助客户轻松实现系统部署与运维。
**具体步骤：**
1. 在Ollama平台安装
Ollama是一个开源的本地大模型运行工具，访问官网： ，下载适合的版本并安装。
在Ollama官网搜索DeepSeek R1，选择适合电脑配置的模型选项，并复制相关模型指令，如：“ollama run deepseek-r1:8b”。
2. 下载模型并部署
以windows操作系统为例，按下`Win+R`键，输入`cmd`并回车，粘贴先前复制的模型指令（例如：“ollama run deepseek-r1:8b”），等待模型下载完成并显示success字样表示安装成功。
可在命令提示符窗口验证本地大模型是否正常运行。
3. 使用Chatbox客户端操作
下载并安装【Chatbox】软件 ()，在软件设置中选择Ollama API，并自动生成已安装好的DeepSeek R1模型，此时已在Chatbox客户端准备好供您顺畅体验。
### 5. 构建个人知识库：让DeepSeek深入理解您的专业领域
- 第一步：访问Cherry官网()，下载并安装Cherry Studio。
- 第二步：登录硅基流动官网( )，完成注册并获取2000万令牌奖励。
- 第三步：点击左侧【API密钥】，新建密钥并复制。
- 第四步：打开已下载的Cherry Studio，按照指定路径设置API密钥，点击【检查】按钮，确认密钥有效性。
- 第五步：返回硅基流动官网，点击【模型广场】，选择【嵌入】类别，选取所需的模型并复制其名称。
- 第六步：打开Cherry Studio，按下指定路径添加所选模型。
- 第七步：在Cherry Studio左侧点击【知识库】，创建新的知识库，并选择先前配置好的嵌入模型。
- 第八步：上传本地文件，开始构建自己的知识库，并使用DeepSeek R1模型测试知识库的效果，尽情享受吧！
### 6.DeepSeek的高级使用技巧
- **与其他模型结合提升输出品质**
将DeepSeek R1的思考过程作为输入，传递给其他大型模型（如GPT-4o或ChatGPT Deep ReSearch），经过它们的进一步润色或多角度补充，可以在一定程度上提高答案的准确性与创造性。
- **实现团队协作与项目管理**
将本地部署的DeepSeek R1模型接入局域网或内网穿透，可供团队成员共同使用。
利用Dify或其他相似平台，可实现团队间共享同一知识库，确保数据与语料的一致性。
在企业级应用中，需注意设定访问权限，保证敏感信息仅授权人员可见。
### 7. 总结与展望
从基础使用方法到本地化部署，再到构建个人或企业专属知识库，这一系列操作的核心是根据自身应用场景和硬件条件做出合理选择。
对于初级用户，可以从官方网站或第三方体验平台开始尝试，体验大模型带来的效率提升；而对于有一定条件和需求的高级用户或企业，可以直接本地部署并进行深度定制，从而实现“离线可用、垂直化知识库、数据更安全”等多种优势。
DeepSeek15天指导手册
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DeepSeek
在多种任务中，如视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解及视觉基础等方面，DeepSeek-VL2 展现出卓越的能力。
这一模型系列共有三种变体：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small 和 DeepSeek-VL2，它们分别拥有 1.0B、2.8B 和 4.5B 的激活参数。
与现有的开源密集型和基于 MoE 的模型对比，DeepSeek-VL2 在具有同等甚至更少激活参数的情况下，仍可实现竞争性乃至领先的性能。
二、部署流程基础环境的最低配置要求如下：首先，执行此命令以查看系统版本信息，它将从所有配置的源中获取最新的软件包列表而不实际安装或升级任何软件包，是安装新软件包或进行软件包升级前推荐的操作，因为它能保证你获取到的是最新的软件包版本。
接下来，我们将使用以下命令安装 Vim 文本编辑器，其中 参数表示自动对所有提示做出“是”的响应，因此在安装过程中无需手动确认。
Vim 是一款功能强大的文本编辑器，广泛应用在编程和配置文件的编辑工作中。
为了保障安全，建议在修改 sources.list 文件之前先对其进行备份：上述命令将当前的 sources.list 文件复制成一个名为 备份文件。
这样做是有益的，因为在编辑 sources.list 文件时有可能出现错误，从而导致无法安装或更新软件包。
如有备份，则在发生问题时可以轻松恢复原始文件。
使用 Vim 打开 sources.list 文件进行编辑。
在这个文件中，APT（Advanced Package Tool）列出了用于安装和更新软件包的各种软件源。
通过对这个文件进行编辑，你可以添加新的软件源、调整已有软件源的优先级或停用某些软件源。
在 Vim 中，可以使用方向键移动光标，按 i 键进入插入模式进行文本编辑，Esc 键退出插入模式，若要保存更改并退出 Vim，键入 :wq，而 若要不保存更改直接退出则输入 :q!。
当编辑 sources.list 文件时，请务必清楚自己的操作，尤其是当你打算添加新的软件源时。
不正确的源可能导致软件包安装失败或引发系统安全问题。
如果你对此不确定，最好是查找并使用可靠的源信息，或者向有经验的 Linux 用户咨询。
接着，我们用 Vim 打开 sources.list 文件，并将其内容替换为配置国内阿里源所需的代码。
安装常用软件和工具：一旦完成 sources.list 文件的编辑，你将会看到国内 apt 源已被成功替换，现在可以正常安装 apt 软件和工具。
例如，下载 CUDA Keyring 的步骤如下：该命令用于下载 CUDA 的 GPG 密钥环，用于验证 CUDA 软件包的签名，这对于确保所安装软件包的安全性至关重要。
然后安装下载的 CUDA Keyring：使用 命令来安装下载的密钥环，这对于 apt 能够验证从 NVIDIA 仓库下载的软件包签名是必不可少的。
如果有必要，可以删除旧的 apt 密钥（前提是该密钥与 CUDA 相关，并且你想从系统中移除以避免混淆）。
但在大多数情况下，如果仅是安装 CUDA 并使用 NVIDIA 提供的最新密钥环，此步骤是可以略过的。
接下来，你需要更新 apt 的软件包列表，以便包含通过 添加的 NVIDIA 仓库中的软件包。
安装 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 的成功标志如下：若需安装特定版本的 CUDA Toolkit（比如 cuda-12-1，如果有提供），或者你选择从 NVIDIA 官方网站下载 CUDA Toolkit 的 .run 安装程序进行手动安装，请务必查阅 NVIDIA 的官方文档或 Ubuntu 的 NVIDIA CUDA 仓库以获得最准确的包名和安装指令。
安装成功后，你需要配置 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 的系统环境变量：为此，请编辑 ~/.bashrc 文件，并插入相应的环境变量设置。
随后，激活 ~/.bashrc 文件并检查 cuda 系统环境变量。
第三步，安装 Miniconda：首先，使用 wget 命令从 Anaconda 的官方仓库下载 Miniconda 的安装脚本。
Miniconda 是 Anaconda 的轻量级发行版，主要包括用于安装和管理 Python 包的核心组件。
运行 Miniconda 的安装脚本：使用 bash 命令运行下载的 Miniconda 安装脚本，这将启动 Miniconda 的安装过程。
安装过程中，你需按 Enter 键确认，两次输入 yes 确认许可协议和 Miniconda 初始化的选择。
安装成功的界面如下所示。
请注意以下事项：- 确保你的系统是 Linux x86_64 架构，因为下载的 Miniconda 版本适用于此类架构。
- 在运行安装脚本前，可能需要使用 chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 命令赋予脚本执行权限。
- 安装过程中，你会被询问是否同意许可协议以及是否希望初始化 Miniconda。
一般而言，选择 "yes" 可完成安装与初始化。
- 安装完成后，可以通过 conda 命令来管理和维护 Python 环境与包。
- 若链接无法访问或解析失败，可能是由于网络问题或链接本身的问题。
请检查网络连接，并确保链接是最新的有效链接。
如问题依然存在，请访问 Anaconda 的官方网站获取最新的下载链接。
四、从 GitHub 仓库克隆项目五、创建虚拟环境六、安装模型依赖库- 切换至项目目录，激活 trellis 虚拟环境，并根据 requirements.txt 文件安装相关依赖。
七、下载预训练模型八、运行 gradio_demo.py 文件九、网页展示当出现以下 Gradio 页面时，表明模型已经成功搭建完毕。
