DeepSeek是什么？快速入门了解这个AI平台 – wiki基地

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DeepSeek：探索下一代AI的可能性——是什么？如何快速入门？

在人工智能飞速发展的今天，大型语言模型（LLM）已成为推动技术革新和社会进步的关键力量。从智能对话到自动化编程，从内容创作到科学研究，LLMs 的应用场景日益广泛。在这个充满活力和竞争的领域，涌现出众多杰出的参与者，DeepSeek 就是其中一颗璀璨的新星。

作为一家由 DP Technology（一家专注于科学智能和工程的企业）孵化的 AI 公司，DeepSeek 以其在基础模型研究领域的深厚积累和对“开源普惠”理念的坚持，迅速在业界崭露头角。它不仅仅是一个提供AI服务的平台，更是推动大模型技术本身进步的重要力量。

本文将深入探讨 DeepSeek 是什么，包括其背后的公司、核心技术、产品特点以及其在AI生态系统中的定位。随后，我们将提供一份详尽的快速入门指南，手把手带领你了解如何开始使用 DeepSeek 的服务，无论是通过其官方平台还是通过API接口。

第一部分： DeepSeek 是什么？ 深入解析其身份、愿景与核心能力

要理解 DeepSeek 是什么，我们需要从几个层面进行剖析：其创立背景、技术路线、产品哲学以及在当前AI浪潮中的角色。

1. 背后的力量：DP Technology 的科学智能基因

DeepSeek AI 是由 DP Technology 孵化和支持的。DP Technology 是一家以科学智能（Scientific AI）为核心业务的公司，其核心产品 DeePMD 和相关技术在分子模拟、药物研发、材料科学等领域有着广泛应用。这种深厚的科学计算和基础研究背景，为 DeepSeek 在大模型领域进行底层技术探索和创新打下了坚实的基础。

与许多从互联网应用或通用AI服务起家的公司不同，DeepSeek 带有明显的“硬核”科技烙憬。他们更倾向于从基础模型结构、训练方法、算力优化等最根本的问题出发，力求在模型性能、效率和可扩展性上取得突破。这种基因决定了 DeepSeek 在技术深度和原创性上的追求。

2. 愿景与哲学：开源、普惠与下一代AI

DeepSeek 的核心愿景是“探索下一代AI的可能性”。这不仅仅是一句口号，它体现在 DeepSeek 的几个关键哲学上：

  • 基础研究优先 (Foundation Model First): DeepSeek 相信，要实现通用人工智能（AGI）或接近AGI的能力，必须在基础模型层面进行持续的、颠覆性的研究和投入。他们不满足于仅仅应用现有技术，而是致力于推动大模型架构（如 MoE）、训练算法、对齐技术等方面的创新。
  • 开源与普惠 (Open Source & Accessibility): 这是 DeepSeek 最引人注目的特点之一。DeepSeek 选择将其研发的大部分核心模型开源，例如备受开发者社区欢迎的 DeepSeek Coder 和通用模型 DeepSeek V2 的部分版本。通过开源，DeepSeek 希望降低大模型技术的门槛，促进全球开发者和研究者共同推动AI技术的发展，构建繁荣的生态系统。这与一些将顶级模型完全闭源的公司形成了鲜明对比。开源不仅赢得了社区的尊重和支持，也加速了模型的普及和改进。
  • 效率与成本优化 (Efficiency & Cost-Effectiveness): 随着模型规模的爆炸式增长，训练和推理成本成为制约AI应用的瓶颈。DeepSeek 特别关注模型的效率优化，例如 DeepSeek V2 采用了创新的 MoE（混合专家模型）架构，显著提高了推理效率，降低了使用成本，这对于大规模商业应用和个人开发者都极具吸引力。

3. 核心技术与产品：大模型家族与AI平台

DeepSeek 的核心产品是其自主研发的一系列大型语言模型，以及支撑这些模型运行和对外提供服务的AI平台。

  • DeepSeek 模型家族： DeepSeek 已经推出了多个版本的模型，其中最具代表性的包括：

    • DeepSeek Coder 系列： 这是 DeepSeek 早期的明星产品，专注于代码生成、理解、补全和分析。DeepSeek Coder 在各类代码基准测试中表现优异，支持多种编程语言，深受程序员喜爱。它证明了 DeepSeek 在特定领域进行深度优化的能力。
    • DeepSeek V1.x 系列： 通用能力的预训练模型，具备强大的文本生成、理解、问答、摘要等能力。
    • DeepSeek V2： DeepSeek 目前最先进的通用模型。它采用了 DeepSeek 自研的 MoE 架构（称为MLA，Multi-billion parameter model with a unified Architecture for language and Assisted generation），拥有数万亿参数规模，但在推理时仅激活其中一部分专家网络，这使得其在保证强大性能的同时，显著降低了推理所需的计算量和成本。DeepSeek V2 在多项通用能力基准测试中取得了SOTA（State-of-the-Art）表现，并且其低成本特性使其在商业应用上极具竞争力。DeepSeek V2 的发布是 DeepSeek 在模型架构创新方面的重要里程碑。
    • 多模态模型 (Multi-modal Models): DeepSeek 也在积极探索多模态领域，研究能理解和处理文本、图像、音频等多种信息形式的模型，以期构建更接近人类感知和认知能力的AI系统。

  • DeepSeek AI 平台与 API： 为了让用户能够方便地使用这些强大的模型，DeepSeek 提供了直观易用的AI平台（通常包含一个Playground或控制台）和标准的API接口。

    • Playground (在线体验平台): 用户可以在网页界面上直接选择不同的模型，输入Prompt（指令），设置参数（如温度、Top_p等），快速测试模型的能力和效果，无需编写代码。
    • API 服务 (编程接口): 对于开发者而言，API是核心。通过调用 DeepSeek 提供的RESTful API，开发者可以将 DeepSeek 的模型能力集成到自己的应用程序、服务或工作流程中，实现自动化内容生成、智能客服、代码助手等功能。API 提供了灵活的调用方式和丰富的参数选项。
    • 文档与社区支持: DeepSeek 提供了详细的API文档和开发者指南，帮助用户理解如何调用接口、处理数据和优化使用。同时，通过开源模型和社区交流，构建了一个积极的开发者生态。

4. DeepSeek 在AI生态系统中的定位

DeepSeek 在当前的AI生态中扮演着几个重要角色：

  • 基础模型提供商： 作为高水平大模型的研发者和提供者，它为其他AI公司和开发者提供了强大的底层AI能力。
  • 开源倡导者： 通过开源其高性能模型，DeepSeek 降低了AI研发的门槛，促进了技术的民主化和社区创新。这对于抗衡少数科技巨头对AI技术的垄断具有积极意义。
  • 技术创新者： 在模型架构（如 MoE/MLA）、训练方法和效率优化方面的探索，推动了整个大模型技术领域的前进。
  • 应用赋能者： 通过API和平台，DeepSeek 的模型能力可以赋能各行各业的应用创新，帮助企业和个人提升效率、创造价值。

总的来说，DeepSeek 是一个集基础模型研究、高性能模型开发、开源共享和AI平台服务于一体的公司。它以技术创新为驱动，以开源普惠为理念，致力于构建下一代AI的基础设施和核心能力。

第二部分：快速入门 DeepSeek AI 平台与 API

了解了 DeepSeek 的背景和能力后，接下来是如何开始使用它。本部分将提供一个快速入门指南，涵盖从注册到第一次调用 API 或在平台上进行交互的步骤。

无论是普通用户想体验强大的AI对话和内容生成，还是开发者想将AI能力集成到自己的应用中，本指南都能提供清晰的指引。

准备工作：

  1. 网络连接： 确保你的设备能够访问互联网。
  2. 浏览器： 使用现代网页浏览器（如 Chrome, Firefox, Edge, Safari）。
  3. 账号注册： 你需要在 DeepSeek AI 官方平台注册一个账号。

入门步骤详解：

第一步：访问 DeepSeek AI 官方平台并注册

  1. 访问官网： 打开你的浏览器，访问 DeepSeek AI 的官方网站。通常你可以通过搜索“DeepSeek AI”找到正确的网址。目前（截至知识更新日期），主要的访问入口是 DeepSeek AI 开发者平台。
  2. 寻找注册/登录入口： 在网站首页或导航栏，寻找“注册”、“登录”或类似的入口。
  3. 创建账号： 点击注册，根据提示填写必要信息。这通常包括邮箱地址、设置密码，可能还需要进行邮箱验证或手机验证。请务必使用常用且有效的邮箱，并记住你的密码。
  4. 同意条款： 阅读并同意用户协议和隐私政策。
  5. 完成注册： 提交信息后，按照网站的指引完成注册流程。你可能会收到一封验证邮件，需要点击邮件中的链接来激活账号。

注册成功后，你就可以登录 DeepSeek AI 平台了。

第二步：探索 DeepSeek AI 平台 – Playground（在线体验）

登录平台后，通常会进入用户控制台或仪表盘。在这里，你可以找到各种功能入口，其中最直观的入门方式就是使用 Playground（也称为“游乐场”或“在线体验”）。

  1. 找到 Playground 入口： 在控制台界面，寻找类似“Playground”、“在线体验”、“模型测试”或直接是模型名称（如 DeepSeek V2）的入口。
  2. 进入 Playground 界面： 点击进入 Playground。你会看到一个交互界面，通常包含以下几个主要区域：
    • 模型选择区域： 允许你选择想要测试的 DeepSeek 模型，例如 DeepSeek V2、DeepSeek Coder 等。不同的模型可能有不同的能力侧重和价格。
    • Prompt 输入框： 这是你输入指令或问题的区域。你将在这里告诉AI你想要它做什么。
    • 参数设置区域： 这里你可以调整模型生成响应时的各种参数，例如：
      • Temperature (温度)：控制生成文本的随机性。值越高，结果越多样和有创意，但也可能更不稳定或偏离主题；值越低，结果越确定和保守。
      • Max Tokens (最大Token数)：设置模型生成的响应的最大长度。Token 可以理解为词语、词块或字符片段。
      • Top_p / Nucleus Sampling：控制模型在生成下一个 Token 时考虑的可能性范围。
      • Frequency Penalty / Presence Penalty：用于惩罚或鼓励模型重复使用或生成某些词语或短语。
      • System Prompt (系统指令)：一个可选的输入框，用于设置模型的角色或行为风格，给模型一个更宏观的上下文或约束。
    • 输出结果区域： 模型根据你的Prompt和参数生成的回应将显示在这里。
    • 历史记录/对话区域： 可能会显示你之前的Prompt和模型的响应，方便进行多轮对话。
  3. 进行第一次交互：
    • 选择模型： 从下拉菜单中选择一个模型，例如 DeepSeek V2。
    • 输入 Prompt： 在 Prompt 输入框中输入一个简单的指令。例如：
      • “请用中文写一篇关于人工智能的短文，300字左右。”
      • “解释一下什么是区块链技术，用非技术人员能听懂的语言。”
      • （如果选择 DeepSeek Coder）“请用 Python 写一个函数，计算斐波那契数列的前n项。”
    • 调整参数（可选）： 可以先使用默认参数，或者尝试调整 Temperature 等参数看看效果。
    • 提交/生成： 点击“生成”、“提交”或类似的按钮。
  4. 查看结果： 等待片刻，模型生成的响应会出现在输出结果区域。你可以阅读、评估结果，并根据需要修改Prompt或参数再次尝试。

通过 Playground，你可以快速直观地了解不同 DeepSeek 模型的能力，进行初步的概念验证和效果测试。

第三步：获取 API Key 并了解 API 调用基础

对于希望将 DeepSeek 能力集成到自己应用中的开发者而言，使用 API 是核心。

  1. 找到 API Key 管理入口： 在你的用户控制台或仪表盘中，寻找“API Key”、“开发者设置”、“账户设置”或类似的选项。
  2. 创建新的 API Key： 进入 API Key 管理页面，点击“创建新 Key”或类似的按钮。系统会生成一个独一无二的字符串，这就是你的 API Key。
  3. 妥善保管 API Key： API Key 就像你的账户密码一样重要，它代表了你的身份，用于访问 DeepSeek 的付费服务（即使有免费额度，它也是身份凭证）。 请务必立即复制并保存在安全的地方，不要泄露给任何人。 通常，API Key 只会在创建时显示一次，丢失后无法找回，只能重新生成。
  4. 了解 API 文档： 找到 DeepSeek 提供的 API 文档入口。API 文档是开发者最重要的参考资料，它详细说明了：
    • API 端点 (Endpoints): 你需要将请求发送到哪个网址。
    • 请求方法 (Request Methods): 通常使用 POST 方法发送请求。
    • 请求头部 (Headers): 需要在请求中包含哪些信息，最重要的是包含你的 API Key 进行身份验证（通常在 Authorization 头部）。
    • 请求体 (Request Body): 发送给API的数据，通常是JSON格式，包含你选择的模型、输入的Prompt、设置的参数等。
    • 响应格式 (Response Format): API 返回的数据结构，通常也是JSON格式，包含模型生成的文本、使用情况信息（消耗的 Token 数）、可能的错误信息等。
    • 错误代码 (Error Codes): 当请求失败时，API 返回的错误代码及其含义。
  5. 理解 API 调用流程：
    • 你的应用程序构建一个HTTP请求。
    • 请求包含正确的URL（API Endpoint）。
    • 请求头部包含你的 API Key 进行认证。
    • 请求体包含模型名称、你的Prompt和其他参数。
    • 你的应用程序发送请求到 DeepSeek API 服务器。
    • DeepSeek 服务器处理请求，调用相应的模型进行计算。
    • DeepSeek 服务器将结果（生成的文本、使用信息等）封装在HTTP响应中返回给你的应用程序。
    • 你的应用程序接收并处理这个响应。

第四步：通过 API 进行交互 (以 Python 为例)

使用 API 需要编写代码。DeepSeek 提供了多种语言的 SDK 或可以直接使用 HTTP 库进行调用。这里以 Python 语言和常用的 requests 库（或者推荐使用 DeepSeek 官方或第三方提供的 Python SDK，它们通常更方便）为例，展示一个概念性的调用过程。

注意： 以下代码是一个简化示例，实际使用时请参考 DeepSeek 官方最新的 API 文档和 SDK。

首先，确保你安装了 Python 环境和 requests 库：
bash
pip install requests

然后，编写 Python 代码：

“`python
import requests
import json
import os # 建议将API Key保存在环境变量中，更安全

替换为你的实际 API Key

api_key = “YOUR_DEEPSEEK_API_KEY”

api_key = os.environ.get(“DEEPSEEK_API_KEY”) # 更安全的做法

API 端点 (请查阅最新官方文档确认)

这是一个示例URL，实际请以官方文档为准

api_url = “https://api.deepseek.com/v1/chat/completions”

构建请求头部

headers = {
“Content-Type”: “application/json”,
“Authorization”: f”Bearer {api_key}” # 使用 Bearer Token 方式认证
}

构建请求体 (Prompt和参数)

使用 Chat Completions API 通常需要一个消息列表，包含角色 (system, user, assistant) 和内容

data = {
“model”: “deepseek-v2”, # 选择你想要使用的模型名称
“messages”: [
{“role”: “system”, “content”: “你是一个乐于助人的AI助手。”}, # 可选的系统指令
{“role”: “user”, “content”: “请用中文告诉我，月球离地球有多远？”} # 用户的问题
],
“max_tokens”: 500, # 最大生成长度
“temperature”: 0.7, # 生成随机性
# 更多参数可以根据需要添加，查阅API文档
}

发送POST请求

try:
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(data))

# 检查响应状态码
if response.status_code == 200:
    # 请求成功，解析JSON响应
    result = response.json()
    print("API 调用成功！")
    # 打印模型生成的文本
    print("生成内容:")
    # Chat Completions API 的响应结构通常包含 choices 列表
    if result and 'choices' in result and len(result['choices']) > 0:
         print(result['choices'][0]['message']['content'])
    else:
         print("未找到生成内容。")

    # 打印使用情况信息 (消耗的 token 数等)
    if 'usage' in result:
        print("\n使用情况:")
        print(f"Prompt Tokens: {result['usage']['prompt_tokens']}")
        print(f"Completion Tokens: {result['usage']['completion_tokens']}")
        print(f"Total Tokens: {result['usage']['total_tokens']}")

else:
    # 请求失败，打印错误信息
    print(f"API 调用失败，状态码: {response.status_code}")
    print(f"错误信息: {response.text}")

except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f”请求发生异常: {e}”)

“`

执行代码前：

  1. 确保你已经注册并获取了 API Key。
  2. 强烈建议 将你的 API Key 保存在操作系统的环境变量中，而不是直接写在代码里。例如，在 Linux/macOS 中，可以在终端运行 export DEEPSEEK_API_KEY="你的API Key"；在 Windows 中，在系统环境变量中添加。然后在代码中通过 os.environ.get("DEEPSEEK_API_KEY") 获取。
  3. 将代码中的 YOUR_DEEPSEEK_API_KEY 或环境变量获取方式替换为你实际的设置。
  4. 查阅 DeepSeek 官方最新的 API 文档，确认 api_url、请求体的数据结构（特别是 messages 格式和模型名称）是否与示例一致。模型名称可能会有更新或变化。

运行这段 Python 代码，如果一切正常，它会向 DeepSeek API 发送请求，并打印出模型生成的关于月球距离地球的回答。

第五步：了解计费与使用额度

使用 DeepSeek API 服务是按使用量付费的，通常根据输入的 Prompt Token 数和模型生成的 Completion Token 数来计费。

  1. 查看计费规则： 在 DeepSeek AI 平台的控制台中，找到“计费”、“价格”、“使用情况”或类似的页面。这里会详细说明不同模型的计费标准（每千 Token 的价格）。DeepSeek V2 以其极具竞争力的价格而著称。
  2. 关注免费额度： DeepSeek 通常会为新用户提供一定的免费试用额度。了解你的免费额度有多少，如何消耗，以及额度用尽后的处理方式。
  3. 监控使用量： 在控制台中，你可以查看你的 API 使用量统计，包括调用次数、消耗的总 Token 数等。这有助于你控制成本和了解使用模式。
  4. 设置消费限制（如果平台提供）： 一些平台允许用户设置每月或每日的消费上限，以避免意外的高额费用。

仔细阅读计费说明对于合理使用 DeepSeek 服务非常重要。

第六步：查阅文档与社区资源

快速入门只是第一步。为了更深入地使用 DeepSeek，解决遇到的问题，并了解最佳实践，充分利用官方提供的资源非常重要。

  1. 官方文档： DeepSeek 的开发者文档通常非常详细，涵盖 API 的所有接口、参数说明、错误代码、常见问题解答等。这是你进行开发时的权威参考。
  2. 技术博客/文章： DeepSeek 可能会发布技术博客，介绍模型的最新进展、使用技巧、应用案例等，可以帮助你更好地理解和应用 DeepSeek 的技术。
  3. 社区论坛/交流群： 加入 DeepSeek 相关的开发者社区，与其他用户交流经验，提问问题，获取帮助。开源社区（如 Hugging Face 上的模型页面讨论区）也是重要的资源。

快速入门总结：

  1. 注册 DeepSeek AI 平台账号。
  2. 通过 Playground 快速体验模型能力。
  3. 获取并妥善保管你的 API Key。
  4. 查阅 API 文档，理解调用方式。
  5. 编写代码（使用 SDK 或 HTTP 库）进行 API 调用测试。
  6. 了解计费规则和使用量。
  7. 持续关注官方文档和社区资源。

第三部分：深入应用与进阶

掌握了 DeepSeek 的基本使用方法后，你可以开始探索更高级的应用和进阶技巧：

  1. Prompt Engineering (提示工程)： 学习如何编写更有效、更精确的 Prompt，以引导模型生成符合你期望的高质量结果。这包括使用 System Prompt、Few-shot Learning (提供少量示例)、明确指令、格式要求等。
  2. 模型选择与优化： 根据你的具体任务（例如，代码生成、通用文本、长文本处理等）选择最适合的 DeepSeek 模型。对于 API 调用，尝试调整 Temperature、Top_p 等参数，找到最佳生成效果与稳定性的平衡点。
  3. 错误处理与重试机制： 在通过 API 进行生产环境应用时，需要考虑网络延迟、API 限速、模型内部错误等情况，并在代码中实现相应的错误处理和重试逻辑，提高应用的鲁棒性。
  4. 异步调用与并行处理： 对于需要处理大量请求的场景，学习如何使用异步编程或并行处理来提高 API 调用的效率。
  5. Fine-tuning (模型微调)： 如果你有特定的数据集，并且希望模型在某个特定任务或领域表现得更好，可以探索 DeepSeek 是否提供模型微调的服务或工具。微调可以显著提升模型在特定场景下的性能。
  6. 集成到复杂应用： 将 DeepSeek 的能力集成到更复杂的应用系统中，例如智能客服系统、自动化写作工具、代码审查助手、数据分析辅助工具等。
  7. 关注模型更新： DeepSeek 会不断发布新的模型版本或对现有模型进行优化。关注其官方公告，及时了解并评估是否需要升级到新的模型版本以获得更好的性能或更低的价格。

结语

DeepSeek，作为大模型领域的一股重要力量，凭借其扎实的基础研究、领先的技术创新（特别是 MoE 架构的 DeepSeek V2）以及开放开源的姿态，正快速改变着AI技术的格局。它不仅提供了高性能、低成本的AI能力，更通过开源模型赋能了全球的开发者社区。

本文详细介绍了 DeepSeek 是什么，从其背后的公司、技术哲学到核心产品，勾勒出其在AI浪潮中的独特地位。同时，通过一份详尽的快速入门指南，希望能帮助你迈出探索 DeepSeek 的第一步，无论是通过直观的在线平台，还是通过灵活强大的API接口。

人工智能的未来充满无限可能，DeepSeek 正致力于解锁这些可能性的基础。现在，就按照本指南的步骤，亲自体验 DeepSeek 的强大能力吧！无论是学习、开发还是创新，DeepSeek 都可能成为你不可或缺的强大伙伴。祝你在探索 DeepSeek 的旅程中收获满满！

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