DeepSeek使用方法详解

DeepSeek 是由深度求索（DeepSeek）推出的一系列开源大语言模型，适用于多种场景，如代码生成、问答系统、文本创作等。本文将带你快速掌握 DeepSeek 的基本使用方法。

1. 环境准备

在使用 DeepSeek 前，请确保你的系统满足以下要求：

• Python ≥ 3.8
• PyTorch ≥ 2.0（推荐使用 CUDA 加速）
• 足够的 GPU 显存（建议 ≥ 16GB，视模型大小而定）

2. 安装依赖

通过 pip 安装所需依赖：

pip install transformers accelerate torch

3. 加载模型

使用 Hugging Face Transformers 库加载 DeepSeek 模型：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct", trust_remote_code=True, device_map="auto")

4. 调用模型生成内容

示例：生成一段 Python 代码

prompt = "写一个快速排序函数"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

5. 使用 API（可选）

部分平台提供 DeepSeek 的在线 API 接口，可通过 HTTP 请求调用，适合无 GPU 环境用户。请参考官方文档获取 API Key 和调用方式。

6. 常见问题

• 模型加载慢？ 首次加载需下载权重文件，建议使用高速网络。
• 显存不足？ 可尝试使用量化版本（如 int4）或 CPU 运行（速度较慢）。
• 中文支持如何？ DeepSeek 对中英文均有良好支持，尤其在代码任务上表现优异。