deepseek作为国产的开源生成式AI，其具备了非凡的开创性意义。
- 大语言模型驱动：基于深度求索自主研发的千亿参数大模型，具备强大的自然语言理解、逻辑推理和生成能力。
- 数学与代码能力突出：在公开评测中，我的数学推理和代码生成能力达到国际领先水平（如Math榜单Top 1，代码任务媲美GPT-4）。
- 多语言支持：中文处理能力尤其出色，同时支持英文、日文等多种语言交互。
- 实时联网：可访问最新互联网信息（需授权），解答时效性问题。
- 多模态交互：支持文本、文件、图像等多种输入方式（部分功能需配合特定接口）。
- 长上下文理解：能处理超长文本（最高支持128K tokens上下文窗口），适合复杂对话场景。
- 领域知识覆盖广：涵盖科技、金融、教育、生活等数百个垂直领域。
- 个性化交互：支持记忆上下文、定制回复风格，提供更人性化服务。
- 持续进化：通过用户反馈和算法迭代，每日都在优化性能。
可以直接通过它的官网以及应用市场同deepseek沟通。
2、硅基流动
硅基流动提供大量模型，但应该是要收费的，短期使用其实不用管它，直接注册账号玩就行了
当然你也可以使用其他网页提供的deepseek，但这里我不多赘述。
个人认为，如果不是企业或者高校，那么由于硬件限制，本地部署的deepseek性能是非常一般的。
你只需要通过ollama加载deepseek模型，就可以在命令行对deepseek进行对话。
但如果你需要调整生成参数以及联网搜索，你可以通过额外的web-ui来实现，等我后面试试再写。
ollama run deepseek-r1:14b一般而言，显存为16GB的电脑可以使用deepseek-r1:14b，如果你的电脑性能更好，可以选用deepseek-r1:32b，具体要看设备性能。
deepseek本体参数为671b（即 billion ），而我们本地部署的deepseek一般为14b或者7b，所以如果你感觉你本地部署的模型非常愚笨，这是很正常的。
可以通过上述的指令来装载模型并在命令行对话。到这一步你就已经实现了deepseek本地部署。
在命令行输入/bye即可关闭
/bye在命令行输入下列语句即可列举所有已安装的模型
ollama list在命令行输入下列语句即可删除，其中xxxxx是通过列举所有模型所查询到的模型名字，如deepseek-r1:14b
ollama rm XXXXX诚然，我们不会满足于黑色命令行之间的交互。因此我也了解了几种更好的办法
web-ui可以说是比较知名的chatgpt类ui界面，你可以通过python来进行安装，我还没有进行测试
chatbox可以很方便的挂载模型并进行聊天，但我个人使用时发现生成速度反而变慢了很多。
1）下面这个是deepseek提示库，或许可以帮助你解决如编程和文本生成相关的难题
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_64946562/article/details/145512764?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%252292cdf893db0455a8db40cdc64431da5e%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=92cdf893db0455a8db40cdc64431da5e&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-8-145512764-null-null.nonecase&utm_term=deepseek%E9%83%A8%E7%BD%B2
