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          至頂AI實驗室:DeepSeek完全實用手冊,從技術原理到使用技巧(PDF版)

          2025-03-12 11:36

          最近有很多小伙伴在問我們關于DeepSeek的原理、怎么部署、怎么用好各種五花八門的問題,于是至頂AI實驗室整理了一份實用手冊來一一解答。

          手冊從發展脈絡,到個人和企業使用部署方案,再到“DeepSeek+”使用技巧,對DeepSeek進行全方位解讀,適合想用和用好DeepSeek的企業和個人閱讀。

          至頂AI實驗室:DeepSeek完全實用手冊,從技術原理到使用技巧(PDF版)
          至頂AI實驗室:DeepSeek完全實用手冊,從技術原理到使用技巧(PDF版)

           

          ▋ DeepSeek是誰?

          至頂AI實驗室:DeepSeek完全實用手冊,從技術原理到使用技巧(PDF版)

          DeepSeek,全稱杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司,簡稱深度求索,成立于2023年7月,是幻方量化旗下的AI公司,專注于實現通用人工智能(AGI),具有深厚的軟硬件協同設計底蘊。自成立以來,DeepSeek致力于研發和開源一系列高性能的AI模型,旨在推動AI技術的普及和應用,為全球的科研人員和技術開發者提供強大的工具和平臺。

          ▋ DeepSeek的技術路線解析

          至頂AI實驗室:DeepSeek完全實用手冊,從技術原理到使用技巧(PDF版)

          DeepSeek的技術路線以其創新性和實用性著稱。其核心技術包括混合專家架構(MoE)、多頭潛在注意力(MLA)、多詞元預測訓練(MTP)以及FP8混合精度訓練等。這些技術不僅提升了模型的性能,還顯著降低了訓練和推理成本,使得DeepSeek的模型在性價比上具有顯著優勢。

          (一)混合專家架構(MoE)

          MoE架構是DeepSeek模型的核心之一,它通過路由和專家兩部分的協同工作,實現了數據的高效處理。每個MoE層包含1個共享專家和256個路由專家,在運行時每個詞元(token)只激活8個路由專家。這種設計不僅節約了計算資源,還使得模型在處理復雜任務時更具優勢。

          (二)多頭潛在注意力(MLA)

          MLA通過對注意力鍵和值進行低秩聯合壓縮,減少了推理過程中的鍵值緩存(KV cache),從而降低了推理時的內存占用。引入旋轉位置編碼(RoPE)保持位置信息的有效表示,使得模型在處理長上下文時更加得心應手。

          (三)多詞元預測訓練(MTP)

          MTP技術通過在訓練過程中讓模型不僅預測下一個詞元,還預測多個未來的詞元,從而提高了模型的預測能力和效率。這種設計通過在共享模型主干上增加多個獨立的輸出頭來實現,不增加訓練時間和內存消耗。

          (四)FP8混合精度訓練

          FP8混合精度訓練技術通過使用細粒度量化策略、低精度優化器狀態等方法,實現了增強精度、低精度存儲和通信。這一技術不僅降低了存儲占用,還提高了訓練效率,為DeepSeek模型的高效訓練提供了有力支持。

          ▋ DeepSeek為什么火?

          DeepSeek之所以能夠在短時間內引起廣泛關注,主要得益于其在性能、成本和開源程度等方面的突出表現。

          (一)性能比肩國際頂尖模型

          至頂AI實驗室:DeepSeek完全實用手冊,從技術原理到使用技巧(PDF版)

          DeepSeek-R1模型在AI模型基準能力的各大榜單中,得分與OpenAI的o1模型不相上下,終結了中國AI模型落后于美國模型半年到一年的局面。作為國產模型,DeepSeek對中文支持更好,能夠更好地滿足國內用戶的需求。

          (二)低訓練成本和推理成本

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          DeepSeek-V3模型的訓練成本僅為約558萬美元,相比Meta同規格的Llama 3.1模型約9240萬美元的訓練成本,低了16倍。在推理成本方面,DeepSeek V3和R1模型的價格分別為OpenAI GPT-4o和o1模型的十分之一和二十分之一,顯著降低了用戶的使用成本。

          (三)高度開源

          DeepSeek系列模型完全開源,符合開放源代碼促進會(OSI)發布的開源AI定義1.0(OSAID 1.0)的所有要求。開源策略不僅吸引了大量開發者關注和使用,還促進了技術的快速傳播和創新,為AI技術的發展注入了新的活力。

          ▋ DeepSeek的調用與部署

          DeepSeek模型的調用與部署方式靈活多樣,用戶可以根據自身需求選擇云端調用或本地部署,也可以直接購買各大品牌的DeepSeek一體機。

          (一)云端調用

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          云端調用通過官方API或第三方API直接調用DeepSeek R1模型服務并接入業務中,用戶無需購置硬件即可按需調用云端模型。這種方式適合對硬件要求不高、數據安全要求較低的場景。

          (二)本地部署

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          本地部署需要用戶下載DeepSeek R1滿血版或蒸餾版本模型,通過Ollama、vLLM等工具啟動模型,并借助可視化界面工具與用戶交互。本地部署適合對數據安全要求高的企業私有化場景,但需要滿足高性能顯卡和服務器的硬件配置要求。

          ▋ 如何使用DeepSeek?

          DeepSeek的使用可以分為獨立使用和工具組合使用兩種方式。

          (一)獨立使用

          至頂AI實驗室:DeepSeek完全實用手冊,從技術原理到使用技巧(PDF版)

          通過自然語言對話獲取核心服務,典型場景包括文本創作、信息咨詢、知識推理等。用戶只需輸入需求指令,即可直接獲取生成內容,操作簡單便捷。這部分我們還分享了OpenAI的推理提示詞模版和適用的場景類別。

          (二)工具組合使用

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          基于文本指令驅動的工具生態協同,實現“DeepSeek+”創新工作流。典型組合形態包括創意設計、辦公增效、多媒體生產、編程輔助等。通過與XMind、飛書、Kimi、Mermaid、訊飛聽見、Obsidian、Excel、LobeChat、Photoshop、MidJourny、即夢、Tripo、Suno、Heygen、剪映、HBuilder、Cline等工具的結合,DeepSeek能夠幫助用戶在復雜的工作環境中保持高效、井然有序的工作流程。

          ▋ 結語:趨勢判斷

          DeepSeek的出現,不僅標志著中國AI技術在國際舞臺上的崛起,也為AI應用生態的加速繁榮注入了新的動力。開源模型的普及,將進一步降低企業與創業者接入AI的成本與門檻,推動AI技術的廣泛應用。同時,AI技術的深入演進,使得推理模型有望成為主流形態,為復雜任務的解決提供更精準、更可靠的方案。未來,每項業務、每位工作者、每個公司都將與AI技術緊密相連,共同推動智能變革的新潮流。

          消息來源:至頂網
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