DeepSeek 指令大全指南，涵蓋模型調(diào)用、參數(shù)調(diào)整、場景化應(yīng)用等核心操作。內(nèi)容基于官方文檔及社區(qū)實(shí)踐總結(jié)，適用于開發(fā)者和普通用戶快速上手。一、基礎(chǔ)指令1. 啟動模型服務(wù)# 啟動基礎(chǔ)模型服務(wù)（Web交互）docker run -it --gpus all -p 7860:7860 deepseek/deepseek-chat:latest
# 啟動API服務(wù)docker run -it --gpus all -p 5000:5000 deepseek/deepseek-api:latest
2、Python快速調(diào)用from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( 'deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat', device_map='auto', torch_dtype=torch.float16 # 半精度節(jié)省顯存)tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat')
inputs = tokenizer('如何學(xué)習(xí)Python編程？', return_tensors='pt').to('cuda')outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)print(tokenizer.decode(outputs[0]))
二、核心參數(shù)調(diào)整1. 生成控制參數(shù)outputs = model.generate( **inputs, max_new_tokens=200, # 生成最大長度 temperature=0.7, # 隨機(jī)性（0-1，值越大越隨機(jī)） top_p=0.9, # 核心采樣概率（過濾低概率詞） repetition_penalty=1.2 # 重復(fù)懲罰（>1減少重復(fù)）)
2、顯存優(yōu)化參數(shù)# 4-bit量化（顯存需求降低50%）model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( 'deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat', load_in_4bit=True, device_map='auto')
# 8-bit量化model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( 'deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat', load_in_8bit=True, device_map='auto')
三、場景化指令模板1. 代碼生成prompt = '''請用Python編寫一個函數(shù)，實(shí)現(xiàn)以下功能：1. 輸入：整數(shù)列表2. 輸出：列表中所有偶數(shù)的平方和要求：使用列表推導(dǎo)式'''
2、數(shù)據(jù)分析prompt = '''分析以下CSV數(shù)據(jù)（格式示例）：| 日期 | 銷售額 | 用戶數(shù) ||------------|--------|--------|| 2025-01-01 | 12000 | 150 || 2025-01-02 | 13500 | 170 |請計(jì)算：- 日均銷售額增長率- 用戶人均消費(fèi)額輸出結(jié)果保留兩位小數(shù)'''
3、多輪對話# 保持對話歷史history = []while True: user_input = input('你：') history.append({'role': 'user', 'content': user_input})
inputs = tokenizer.apply_chat_template( history, return_tensors='pt' ).to('cuda')
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=150) response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) history.append({'role': 'assistant', 'content': response}) print('AI:', response)
四、API接口調(diào)用1. HTTP請求示例curl -X POST 'http://localhost:5000/v1/chat/completions' \-H 'Content-Type: application/json' \-d '{ 'model': 'deepseek-7b-chat', 'messages': [{'role': 'user', 'content': '解釋量子計(jì)算的基本原理'}], 'temperature': 0.5}'
2、Python客戶端import openaiopenai.api_base = 'http://localhost:5000/v1'
response = openai.ChatCompletion.create( model='deepseek-7b-chat', messages=[{'role': 'user', 'content': '寫一首關(guān)于春天的詩'}], temperature=0.7)print(response.choices[0].message.content)
五、高級功能1. 模型微調(diào)# 使用官方微調(diào)腳本python finetune.py \ --model_name deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat \ --dataset my_custom_data.jsonl \ --output_dir ./fine-tuned-model
2、知識庫檢索增強(qiáng)# 結(jié)合向量數(shù)據(jù)庫from langchain.vectorstores import FAISSfrom langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name='BAAI/bge-base-zh')db = FAISS.load_local('my_knowledge_base', embeddings)
# 檢索增強(qiáng)生成（RAG）docs = db.similarity_search('最新的房貸政策')context = '\n'.join([d.page_content for d in docs])prompt = f'基于以下信息回答問題：\n{context}\n\n問題：當(dāng)前首套房利率是多少？'
六、故障排查指令 | |
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| CUDA內(nèi)存不足 | 添加load_in_4bit=True參數(shù)或降低max_new_tokens | | 生成結(jié)果不相關(guān) | 調(diào)整temperature（建議0.3-0.7）或增加top_p值 | | API響應(yīng)慢 | 啟用模型緩存：model.enable_cache() | | 中文輸出亂碼 | 強(qiáng)制指定tokenizer：tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(..., use_fast=False) |
七、資源推薦官方文檔 社區(qū)工具
docker run -p 8080:8080 deepseek/deepseek-webui:latest
通過合理組合上述指令，您可快速實(shí)現(xiàn)：
? 本地/云端模型部署
? 多場景內(nèi)容生成
? 企業(yè)級知識庫集成
? 個性化模型微調(diào) 建議收藏本指南并搭配官方文檔使用，遇到具體問題可提供錯誤日志進(jìn)一步分析。
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