DeepSeek卡顿自救指南:硅基流动手把手教你部署,小白3分钟上手!

背景介绍

众所周知,这段时间DeepSeek给出的最多回答恐怕就是 “**服务器繁忙,请稍后再试” ,那要如何才能拥有一个足够稳定、随时在线、有求必应**的DeepSeek?这里介绍1种方法。

硅基流动:第三方厂商基于华为服务器部署的DeepSeek服务,稳定性高;

简单将第三方厂商、私有化部署使用方式与官方做一个对比,大家按需选择:

特性对比DeepSeek官网硅基流动个人电脑(含办公电脑)
服务类型官方服务第三方服务私有化服务
数据存储位置DeepSeek官方服务器硅基流动服务器(基于华为昇腾)个人电脑
数据隐私保护建议只交流脱敏信息建议只交流脱敏信息最安全🔒,可交流或API调用企业敏感信息
智能化程度中低(与安装的模型参数有关)
服务稳定性及响应速度不稳定,时常宕机稳定,付费版响应很快,免费版响应稍慢与电脑配置有关,一般响应较慢
大模型参数及智能程度671B模型(满血版),智能程度最高671B模型(满血版💡),智能程度最高一般只能跑7B模型,与671B相比智能程度很低
是否具备联网能力可联网搜索不可联网搜索不可联网搜索

使用硅基流动的DeepSeek(智慧满血版💡)

一、效果展示

二、使用方法

用到2个工具:硅基流动+Cherry Studio

步骤超级简单:① 注册硅基流动,创建API密钥;② 下载Cherry Studio,填写API密钥,即可使用。

三、详细使用步骤

1、注册硅基流动

(1)打开硅基流动官网 硅基流动统一登录 通过手机号进行注册。

注意:

① 新用户注册会自动获得14元的赠送余额,这个非常棒,相当于大多数模型都可以免费使用。

② 如果忍不住给作者点赞,可以填写我的邀请码iC2Uj6c6,这样在你注册完成后,我也会得到14元的奖励。

(2)创建API密钥(不用看到专业词汇就害怕,其实超级简单,只需按下图操作轻松搞定)

(3)复制密钥,过会儿需要在Cherry Studio中填写。

2、Cherry Studio下载与配置

(1)登陆Cherry Studio官网 Cherry Studio - 全能的AI助手 下载安装包(Windows、MacOS**都有)。**

① Windows建议参照下图下载便携版,无需安装,双击即可直接使用。

② 也可在官网下方直接找到网盘下载直接下载(各个版本都有)


(2)文件下载下来后,直接双击运行。

直接按照提示的操作步骤安装即可

(3)打开cherry安装好的软件,打开设置,在模型服务选择硅基流动,右侧填写步骤一中复制的API密钥,点击下方【管理】按钮选择想要使用的模型

(4)在【管理】界面,就可以填写想要使用的模型了,模型的名称可以去硅基流动上复制。

这里介绍一下硅基流动上的2个满血版DeepSeek模型:

deepseek-ai/DeepSeek-R1:这个响应较慢,优点是可以用赠送的14元余额。

Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1:这个响应很快,缺点是只能用充值的余额。

5、模型添加完成后,点击【检查】按钮,在下拉菜单中选择刚刚添加的模型。

6、检查成功后,点左侧聊天图标,切换到聊天窗口,上方选择刚刚添加的模型,就可以正常使用了!

### DeepSeek 本地部署程 #### 创建必要的目录结构 为了存储知识库的原始文档,在 `huixiangdou` 文件夹下创建名为 `repodir` 的文件夹[^1]。此文件夹用于保存构建知识库所需的源材料。 ```bash mkdir -p ~/huixiangdou/repo_dir ``` 接着,建立另一个称为 `workdir` 的子文件夹,专门存放由上述资料转换而来的向量形式的知识表示: ```bash mkdir -p ~/huixiangdou/work_dir ``` #### 更新和处理数据集 每当更新了原始知识文档或者是调整了正负样本列表之后,务必执行如下命令以刷新向量化的知识库并同步优化问答系统的性能参数: ```bash python3 -m huixiangdou.service.feature_store ``` 这一步骤确保了新加入的信息能够被有效地索引,并且提高了模型对未来查询请求的理解能力。 #### 整合外部资源增强回复质量 当遇到不在预设领域内的询问时,比如有关C++标准模板库中的容器类使用方法等问题,则可以通过激活联网检索机制来补充缺失的知识点[^3]。实现这一点依赖于第三方服务提供商Serper所提供的API接口支持。 --- ### 流动DeepSeek的相关性探讨 虽然当前描述主要围绕着一个特定框架——即“茴香豆”,但是从技术层面来看,“流动”可能指的是另一种于硬件加速的人工智能解决方案供应商或平台;而“DeepSeek”则可能是该平台上运行的一个具体应用实例或者项目名称。两者之间的联系在于后者利用前者提供的计算能力和础设施来进行高效的训练、推理等活动。不过具体的关联细节需参照官方文档获取最准确的信息。
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