当前位置: 首页 > news >正文

如何使用DeepSeek R1

以下是如何使用DeepSeek R1的详细步骤:

### 一、注册DeepSeek账户

1. **访问官方网站**:
   - 打开浏览器,访问[chat.deepseek.com](http://chat.deepseek.com)。

2. **注册账户**:
   - 使用电子邮件、Google账户或+86手机号码在DeepSeek官方网站上注册一个账户。

### 二、选择合适的模型

1. **登录账户**:
   - 使用注册的账户登录DeepSeek平台。

2. **选择模型**:
   - 根据需求选择合适的DeepSeek模型。例如,DeepSeek Chat适用于一般对话,而DeepSeek Coder则专注于编程任务,并有多个版本可供选择,参数从1B到236B不等。

### 三、通过网页界面访问模型

1. **一般对话**:
   - 使用[chat.deepseek.com](http://chat.deepseek.com)进行一般对话。

2. **编程辅助**:
   - 使用[coder.deepseek.com](http://coder.deepseek.com)进行编程辅助。

### 四、本地部署(可选)

对于需要在本地部署DeepSeek Coder V2的用户,可以按照以下步骤进行:

1. **硬件要求**:
   - 确保有足够的硬件资源,特别是236B模型需要80GB*8的GPU资源。

2. **使用Docker**:
   - 安装Docker,并参考相关文档进行DeepSeek模型的本地部署。
   - 或者根据《deepseek-r1本地部署指南》使用Ollama进行安装。

3. **配置与使用**:
   - 根据官方文档进行配置,并通过命令行或可视化界面与DeepSeek模型进行交互。

### 五、API集成(可选)

对于开发者来说,可以将DeepSeek集成到自己的应用程序中:

1. **Hugging Face Transformers库**:
   - DeepSeek提供了与Hugging Face Transformers库的兼容性,可以通过该库进行模型推理。

2. **API端点**:
   - DeepSeek提供了API端点,需要进行适当的认证才能使用。具体步骤可以参考DeepSeek的API文档。

### 六、使用示例

以下是一个简单的使用示例,展示如何在Spring AI中集成DeepSeek Reasoner模型:

1. **添加依赖**:
在项目的`pom.xml`文件中添加Spring AI的依赖。

```xml
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>
```

2. **配置API信息**:
在`application.properties`文件中配置DeepSeek API的相关信息。

```properties
spring.ai.openai.chat.options.model=deepseek-reasoner
spring.ai.openai.base-url=https://api.deepseek.com
spring.ai.openai.api-key=sk-xxx
```

3. **移除不支持的参数**:
由于DeepSeek Reasoner不支持temperature参数,需要添加一个请求拦截器来移除该参数。

通过以上步骤,用户就可以成功地使用DeepSeek R1模型进行对话、编程辅助或集成到自己的应用程序中了。请注意,以上信息可能会随着DeepSeek平台的更新而发生变化,建议用户在使用前参考官方文档以获取最新信息。

相关文章:

如何使用DeepSeek R1

以下是如何使用DeepSeek R1的详细步骤&#xff1a; ### 一、注册DeepSeek账户 1. **访问官方网站**&#xff1a; - 打开浏览器&#xff0c;访问[chat.deepseek.com](http://chat.deepseek.com)。 2. **注册账户**&#xff1a; - 使用电子邮件、Google账户或86手机号码…...

大屏 UI 设计风格的未来趋势

在科技飞速革新的时代&#xff0c;大屏设备的应用领域不断拓展&#xff0c;从城市的智能交通指挥中心&#xff0c;到商场的互动广告大屏&#xff0c;再到家庭的超大尺寸智能电视&#xff0c;大屏已然成为信息展示与交互的关键载体。大屏 UI 设计风格也随之不断演变&#xff0c;…...

unity学习22:Application类其他功能

目录 1 是否允许后台运行 1.1 Application.runInBackground&#xff0c;显示是否允许后台运行 1.2 设置的地方 2 打开URL 2.1 Application.OpenURL("") 打开超链接 3 退出游戏 3.1 Application.Quit() 退出游戏 4 场景相关 5 返回游戏状态 6 控制游戏的行…...

51单片机入门_02_C语言基础0102

C语言基础部分可以参考我之前写的专栏C语言基础入门48篇 以及《从入门到就业C全栈班》中的C语言部分&#xff0c;本篇将会结合51单片机讲差异部分。 课程主要按照以下目录进行介绍。 文章目录 1. 进制转换2. C语言简介3. C语言中基本数据类型4. 标识符与关键字5. 变量与常量6.…...

定位的叠放次序 z-index

浮动定位和绝对定位的区别&#xff1a; 浮动只会压住它下面标准流的盒子&#xff0c;但是不会压住下面标准流盒子里面的文字&#xff0c;但是绝对定位&#xff08;固定定位&#xff09;会压住下面标准流所有的内容。...

ESP32-S3模组上跑通esp32-camera(36)

接前一篇文章:ESP32-S3模组上跑通esp32-camera(35) 一、OV5640初始化 2. 相机初始化及图像传感器配置 上一回继续对reset函数的后一段代码进行解析。为了便于理解和回顾,再次贴出reset函数源码,在components\esp32-camera\sensors\ov5640.c中,如下: static int reset…...

前端性能优化:HMR热更新和预获取加载

最近发现项目开发&#xff0c;有点加载快&#xff0c;有点却是卡机式&#xff0c;甚至刷新导致白屏情况。于是&#xff0c;我找开发和性能优化的方法&#xff0c;找到下面几种。 本文将深入探讨 预获取&#xff08;Prefetch&#xff09;、动态导入&#xff08;Dynamic Import&…...

【自学笔记】计算机网络的重点知识点-持续更新

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 计算机网络重点知识点一、计算机网络概述二、网络分类三、网络性能指标四、网络协议与体系结构五、数据交换方式六、物理层与数据链路层七、网络层与运输层八、应用…...

算法基础学习——二分查找(附带Java模板)

有单调性的数列一定可以使用二分&#xff0c;没有单调性的题目也可能可以使用二分&#xff1b; &#xff08;一&#xff09;整数二分 二分的本质&#xff1a; 在某个整数区间内&#xff0c;存在某种性质使得区间内左半边的数都不满足该性质&#xff1b;而右半边的数都满足该性…...

【llm对话系统】大模型源码分析之llama模型的long context更长上下文支持

1. 引言 Llama模型的一个重要特性是支持长上下文处理。本文将深入分析Llama源码中实现长上下文的关键技术点&#xff0c;包括位置编码(position embedding)的外推方法、注意力机制的优化等。我们将通过详细的代码解析来理解其实现原理。 2. 位置编码的外推实现 2.1 旋转位置…...

单片机基础模块学习——NE555芯片

一、NE555电路图 NE555也称555定时器,本文主要利用NE555产生方波发生电路。整个电路相当于频率可调的方波发生器。 通过调整电位器的阻值,方波的频率也随之改变。 RB3在开发板的位置如下图 测量方波信号的引脚为SIGHAL,由上面的电路图可知,NE555已经构成完整的方波发生电…...

Hive:struct数据类型,内置函数(日期,字符串,类型转换,数学)

struct STRUCT&#xff08;结构体&#xff09;是一种复合数据类型&#xff0c;它允许你将多个字段组合成一个单一的值, 常用于处理嵌套数据&#xff0c;例如当你需要在一个表中存储有关另一个实体的信息时。你可以使用 STRUCT 函数来创建一个结构体。STRUCT 函数接受多个参数&…...

最优化问题 - 内点法

以下是一种循序推理的方式&#xff0c;来帮助你从基础概念出发&#xff0c;理解 内点法&#xff08;Interior-Point Method, IPM&#xff09; 是什么、为什么要用它&#xff0c;以及它是如何工作的。 1. 问题起点&#xff1a;带不等式约束的优化 假设你有一个带不等式约束的优…...

vim交换文件的工作原理

在vim中&#xff0c;交换文件是一个临时文件&#xff0c;当我们使用vim打开一个文件进行编辑&#xff08;一定得是做出了修改才会产生交换文件&#xff09;时候&#xff0c;vim就会自动创建一个交换文件&#xff0c;而之后我们对于文件的一系列修改都是在交换文件中进行的&…...

CISCO路由基础全集

第一章&#xff1a;交换机的工作原理和基本技能_交换机有操作系统吗-CSDN博客文章浏览阅读1.1k次&#xff0c;点赞24次&#xff0c;收藏24次。交换机可看成是一台特殊的计算机&#xff0c;同样有CPU、存储介质和操作系统&#xff0c;只是与计算机的稍有不同。作为数据交换设备&…...

网络直播时代的营销新策略:基于受众分析与开源AI智能名片2+1链动模式S2B2C商城小程序源码的探索

摘要&#xff1a;随着互联网技术的飞速发展&#xff0c;网络直播作为一种新兴的、极具影响力的媒体形式&#xff0c;正逐渐改变着人们的娱乐方式、消费习惯乃至社交模式。据中国互联网络信息中心数据显示&#xff0c;网络直播用户规模已达到3.25亿&#xff0c;占网民总数的45.8…...

2024年终总结——今年是蜕变的一年

2024年终总结 摘要前因转折找工作工作的成长人生的意义 摘要 2024我从国企出来&#xff0c;兜兜转转还是去了北京&#xff0c;一边是工资低、感情受挫&#xff0c;一边是压力大、项目经历少&#xff0c;让我一度找不到自己梦寐以求的工作&#xff0c;我投了一家又一家&#xff…...

AutoDL 云服务器:普通 用户 miniconda 配置

AutoDL 初始状态下只有root用户&#xff0c;miniconda 安装在root用户目录下 /// 增加普通用户 rootautodl-container-1c0641804d-5bb7040c:~/Desktop# apt updaterootautodl-container-1c0641804d-5bb7040c:~/Desktop# apt install sudorootautodl-container-1c0641804d-5…...

渲染流程概述

渲染流程包括 CPU应用程序端渲染逻辑 和 GPU渲染管线 一、CPU应用程序端渲染逻辑 剔除操作对物体进行渲染排序打包数据调用Shader SetPassCall 和 Drawcall 1.剔除操作 视椎体剔除 &#xff08;给物体一个包围盒&#xff0c;利用包围盒和摄像机的视椎体进行碰撞检测&#xf…...

前端力扣刷题 | 4:hot100之 子串

560. 和为K的子数组 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k &#xff0c;请你统计并返回 该数组中和为 k 的子数组的个数 。 子数组是数组中元素的连续非空序列。 示例&#xff1a; 输入&#xff1a;nums [1,1,1], k 2 输出&#xff1a;2 法一&#xff1a;暴力法 var subar…...

rknn优化教程(二)

文章目录 1. 前述2. 三方库的封装2.1 xrepo中的库2.2 xrepo之外的库2.2.1 opencv2.2.2 rknnrt2.2.3 spdlog 3. rknn_engine库 1. 前述 OK&#xff0c;开始写第二篇的内容了。这篇博客主要能写一下&#xff1a; 如何给一些三方库按照xmake方式进行封装&#xff0c;供调用如何按…...

安宝特方案丨XRSOP人员作业标准化管理平台:AR智慧点检验收套件

在选煤厂、化工厂、钢铁厂等过程生产型企业&#xff0c;其生产设备的运行效率和非计划停机对工业制造效益有较大影响。 随着企业自动化和智能化建设的推进&#xff0c;需提前预防假检、错检、漏检&#xff0c;推动智慧生产运维系统数据的流动和现场赋能应用。同时&#xff0c;…...

使用分级同态加密防御梯度泄漏

抽象 联邦学习 &#xff08;FL&#xff09; 支持跨分布式客户端进行协作模型训练&#xff0c;而无需共享原始数据&#xff0c;这使其成为在互联和自动驾驶汽车 &#xff08;CAV&#xff09; 等领域保护隐私的机器学习的一种很有前途的方法。然而&#xff0c;最近的研究表明&…...

spring:实例工厂方法获取bean

spring处理使用静态工厂方法获取bean实例&#xff0c;也可以通过实例工厂方法获取bean实例。 实例工厂方法步骤如下&#xff1a; 定义实例工厂类&#xff08;Java代码&#xff09;&#xff0c;定义实例工厂&#xff08;xml&#xff09;&#xff0c;定义调用实例工厂&#xff…...

学习STC51单片机31(芯片为STC89C52RCRC)OLED显示屏1

每日一言 生活的美好&#xff0c;总是藏在那些你咬牙坚持的日子里。 硬件&#xff1a;OLED 以后要用到OLED的时候找到这个文件 OLED的设备地址 SSD1306"SSD" 是品牌缩写&#xff0c;"1306" 是产品编号。 驱动 OLED 屏幕的 IIC 总线数据传输格式 示意图 …...

相机从app启动流程

一、流程框架图 二、具体流程分析 1、得到cameralist和对应的静态信息 目录如下: 重点代码分析: 启动相机前,先要通过getCameraIdList获取camera的个数以及id,然后可以通过getCameraCharacteristics获取对应id camera的capabilities(静态信息)进行一些openCamera前的…...

ElasticSearch搜索引擎之倒排索引及其底层算法

文章目录 一、搜索引擎1、什么是搜索引擎?2、搜索引擎的分类3、常用的搜索引擎4、搜索引擎的特点二、倒排索引1、简介2、为什么倒排索引不用B+树1.创建时间长,文件大。2.其次,树深,IO次数可怕。3.索引可能会失效。4.精准度差。三. 倒排索引四、算法1、Term Index的算法2、 …...

NFT模式:数字资产确权与链游经济系统构建

NFT模式&#xff1a;数字资产确权与链游经济系统构建 ——从技术架构到可持续生态的范式革命 一、确权技术革新&#xff1a;构建可信数字资产基石 1. 区块链底层架构的进化 跨链互操作协议&#xff1a;基于LayerZero协议实现以太坊、Solana等公链资产互通&#xff0c;通过零知…...

【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)

本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子&#xff0c;再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列&#xff0c;最后重构出总位移&#xff0c;预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵&#xff08;S…...

dify打造数据可视化图表

一、概述 在日常工作和学习中&#xff0c;我们经常需要和数据打交道。无论是分析报告、项目展示&#xff0c;还是简单的数据洞察&#xff0c;一个清晰直观的图表&#xff0c;往往能胜过千言万语。 一款能让数据可视化变得超级简单的 MCP Server&#xff0c;由蚂蚁集团 AntV 团队…...