deepseek开源接入（deepl apikey）

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

• 1、DeepSeek怎么在电脑本地安装-PC本地安装教程
• 2、dsr2模型上市时间?
• 3、如何使用deepseek?
• 4、deepseek底层用了什么开源模型

DeepSeek怎么在电脑本地安装-PC本地安装教程

1、DeepSeek在PC本地的安装教程如下：准备阶段 确认系统环境：确保你的电脑操作系统为Windows，因为以下教程是基于Windows系统进行的。下载Ollama：由于DeepSeek是基于Ollama框架的，因此你需要先下载并安装Ollama。访问Ollama官网下载地址进行下载。

2、要在电脑上下载DeepSeek，可以前往DeepSeek的官方网站进行下载。打开你的浏览器，访问DeepSeek的官方网站。在网站的首页，你应该能找到一个“下载”或者类似的区域。在这个区域中，根据你的电脑操作系统（Windows或MacOS）选择对应的版本进行下载。下载完成后，找到安装包所在的文件夹，双击打开安装包。

3、要安装DeepSeek到电脑，首先需要安装Ollama，然后通过Ollama来下载和运行DeepSeek模型。安装Ollama：打开浏览器，访问Ollama官网。点击页面右上角的Download按钮。根据您的电脑系统版本，选择合适的安装包进行下载。下载完成后，双击安装包并按照提示完成安装。

dsr2模型上市时间?

DeepSeek R2预计在2025年4月25日至5月5日发布。DeepSeek R2作为全球首个实现「训练成本低于GPT - 4 10%」的开源大模型，其发布进入倒计时，这也使得AI产业链上下游迎来关键催化节点。该模型在多模态推理、代码生成、跨语言理解等领域有所突破，将重构AI应用的成本结构与技术范式。

淘宝DSR动态评分包括三大要素： 宝贝与描述相符：这是衡量商品信息准确性的重要指标，反映了买家对商品的满意程度。 卖家服务态度：包含了卖家在售前、售中、售后服务中的表现，体现了卖家对买家的尊重和关心。

DSR1：DSR1可能在不同语境下有不同指代。在军事领域，DSR-1是德国DSR精密公司生产的一种高精度狙击步枪，具有出色的射击精度和可靠性，在一些特殊任务场景中发挥作用。在其他领域，它也可能作为特定的项目代码、产品型号等出现。 DeepSeek：DeepSeek是由中国团队开发的人工智能模型。

天猫店铺评分（即DSR动态评分）若连续6天三项均低于6分，且未在规定时间内改善，可能会面临被关闭的风险。评分的计算基于买家对店铺“描述相符”“服务态度”“物流服务”三项的评分，以5分制为基准，取过去180天内所有有效评分的平均值。

概念含义：DeepSeek是由字节跳动公司开发的一系列模型和技术体系的统称，涵盖了多种类型的模型，在自然语言处理、计算机视觉等多个领域有着广泛应用和探索。

如何使用deepseek?

下载安装：首先，你需要在官方网站或可信的软件下载平台找到DeepSeek的安装包，下载并安装到你的电脑上。打开软件并登录：安装完成后，打开DeepSeek软件。如果是首次使用，可能需要进行注册和登录操作。开始搜索：在DeepSeek的主界面，你可以看到一个搜索框。

使用DeepSeek生成的Markdown内容，主要有保存和利用两种使用方式，以下为详细介绍：保存Markdown文件新建空白文档：在本地电脑上，使用系统自带的文本编辑器，如Windows系统的记事本或Mac系统的文本编辑，新建一个空白文档。粘贴内容：将从DeepSeek复制的Markdown内容粘贴到新建的文档中。

微信deepseek是一个基于微信平台的小程序，用于搜索和发现微信内的深度内容。使用时，只需在微信中搜索”deepseek”并进入该小程序，然后输入关键词进行搜索即可。在微信的搜索框中输入”deepseek”，即可找到并进入该小程序。

个人使用DeepSeek首先需要了解其基本功能和操作方式，并按照一定步骤进行实践。DeepSeek是一个强大的搜索引擎，能帮助你快速找到网络上的信息。要使用DeepSeek，你得先熟悉它的界面和搜索语法。通常，DeepSeek的界面会比较直观，你可以直接在搜索框中输入你想要查找的内容。

普通人使用deepseek，主要是利用其强大的搜索功能来查找自己需要的信息。首先，你可以直接在deepseek的搜索框中输入你想要查找的关键词，比如如何烹饪意大利面，然后点击搜索。

deepseek底层用了什么开源模型

1、DeepSeek底层使用deepseek开源接入了基于Transformer框架deepseek开源接入的开源模型。DeepSeek作为一个开源大模型deepseek开源接入，它的技术实现融合了前沿的大模型架构与自主创新。在模型的底层，它采用了Transformer框架，这是一种在自然语言处理领域广泛使用的深度学习模型架构。

2、DeepSeek开源大模型是一款由深度求索团队开发的大规模预训练语言模型，以其高效推理、多模态融合及在垂直领域的深度优化而闻名。DeepSeek基于Transformer架构并通过技术创新如MoE（混合专家）架构来降低计算复杂度，提升模型效率。

3、DeepSeek在2025年开源周开源了多项技术，包括FlashMLA、DualPipe、EPLB、3FS和Smallpond。FlashMLAdeepseek开源接入：于2月24日开源，是针对Hopper GPU优化的高效MLA解码内核，支持变长序列处理。它通过优化MLA解码和分页KV缓存，提高LLM推理效率，尤其在H100 / H800高端GPU上性能出色。

4、DeepSeek的一个重要特点是它采用了PTX编程，这是NVIDIA CUDA编程模型的一部分。虽然PTX代码在运行时会被编译成在NVIDIA GPU上执行的最终机器码，但DeepSeek通过直接编写PTX代码，提升了代码执行效率和跨芯片通信能力。这种做法并不等同于完全基于C++编程，而是深入到了CUDA编程模型的更低一层。

5、在DeepSeek模型中，还采用了预训练-微调的范式。模型首先通过大规模无监督数据学习通用的语言表示，这个过程包括掩码语言模型和下一句预测等任务。随后，模型会被适配到特定任务上，通过添加任务特定的输出层，并使用任务相关的数据进行训练，以实现如文本分类、命名实体识别、问答系统、文本生成等功能。

6、DeepSeek在训练其开源基础模型时使用了2048块英伟达H800 GPU。根据近期发布的信息，DeepSeek通过采用非传统的技术路径，在AI模型训练上取得了显著成果。具体来说，deepseek开源接入他们在训练过程中绕过了广泛使用的CUDA框架，转而采用英伟达的类汇编PTX编程，这一策略显著提升了训练效率。