DeepSeek个人应用全攻略｜最全的DeepSeek使用指南

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](https://www.deepseek.com)，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](https://platform.deepseek.com/docs)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。

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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：

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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](https://platform.deepseek.com/docs)

- 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）。

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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”。

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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。

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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。

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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。

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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。

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让《雪中悍刀行》的作者烽火戏诸侯，写短篇小说给我们看。

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有网友分享了“哲学大师”，看大师说的话，是不是颇有哲理？

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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”。

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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。

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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。

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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。

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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

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- 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。

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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！

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