一个AI小白关于deepseek的一些疑问和解答

哪些个人或企业，需要自己训练DeepSeek-R1。使用DeepSeek和训练DeepSeek的关系是什么。私有部署DeepSeek部署的是训练之后的DeepSeek程序？这些概念是什么关系。

需自行训练 DeepSeek-R1 的个人或企业

• 科研机构：研究人员为了探索新的自然语言处理算法、验证理论假设、进行学术创新等，需要对 DeepSeek-R1 进行训练，以深入研究语言模型的特性和潜力，推动人工智能技术的发展。
• 大型科技企业：如互联网巨头、人工智能独角兽企业等，为了打造具有差异化竞争优势的智能产品和服务，如智能办公软件、智能客服系统、智能推荐引擎等，会在 DeepSeek-R1 基础上进行训练，融入企业特有的数据和业务逻辑。
• 特定行业企业：像金融机构需要处理大量金融文本数据进行风险评估、投资分析等；医疗企业需要对医疗文献、病历等进行处理和分析，他们通过训练 DeepSeek-R1 可以使其更好地适应行业特定需求，提高业务效率和准确性。
• 人工智能开发者：希望开发出独特的 AI 应用程序或工具的独立开发者，为了实现特定的功能和用户体验，会训练 DeepSeek-R1 来满足自己的开发需求。

使用 DeepSeek 和训练 DeepSeek 的关系

• 使用 DeepSeek 是基础应用：用户可以直接调用 DeepSeek 的 API 或使用其提供的在线服务，输入文本指令获取生成文本、回答问题、代码生成等结果，满足日常的信息查询、内容创作等需求，无需了解模型内部的训练细节。
• 训练 DeepSeek 是深度定制：是在使用的基础上，根据自身的特定需求和数据对 DeepSeek 模型进行进一步的训练和优化。可以使模型在特定任务、特定领域或特定风格上表现更出色，更好地服务于用户的个性化需求。

私有部署 DeepSeek

通常情况下，私有部署 DeepSeek 部署的是训练之后的程序。企业或组织根据自身的安全、合规、性能等要求，将经过训练和优化的 DeepSeek 模型部署在自己的内部服务器或私有云环境中。这样可以在内部网络中使用模型，对数据的访问和管理有更多的控制权，确保数据安全和隐私。

三者关系总结

使用 DeepSeek 是最基础和常见的方式，满足一般性的智能交互需求。训练 DeepSeek 则是为了让模型更贴合特定用户的业务需求和数据特点，提升模型在特定场景下的性能。而私有部署 DeepSeek 通常是在完成训练后，将模型部署在私有环境中，以便在安全可控的前提下，高效地使用经过定制化训练的模型为企业内部的业务系统、应用程序等提供智能支持，三者相互关联，共同为用户和企业利用 DeepSeek 技术提供了不同层次的解决方案。

没有经过训练的deepseek可以正常使用吗

没有经过训练的 DeepSeek 通常是可以正常使用的。DeepSeek 本身是经过研发团队大量数据训练和优化后才推向市场的，用户直接使用时无需再进行训练，开箱即用，可实现以下功能：

• 智能对话：用户可以向 DeepSeek 提出各种问题，如生活常识、科学知识、历史事件等，它会基于自身已有的知识储备和语言理解能力进行回答，给出准确、合理的解释和信息。比如询问 “地球为什么会自转”，它能从科学原理的角度进行解答。
• 文本生成：能根据用户给定的主题或关键词生成各种类型的文本，像文章写作、故事创作、文案策划等。例如，用户输入 “写一篇关于春天的散文”，它可以生成一篇富有文采的相关散文。
• 代码生成：DeepSeek 具备一定的编程能力，能够根据用户的需求生成相应的代码片段或完整的程序，帮助开发者提高开发效率，比如生成一个简单的 Python 函数来实现某个特定的算法。
• 逻辑推理：对一些具有逻辑关系的问题进行分析和推理，如数学问题求解、逻辑谜题解答等。比如给出一个逻辑推理题，它能通过分析条件和关系得出正确答案。

没有经过训练的DeepSeek和经过训练的DeepSeek有什么区别？

性能表现

• 基础能力
  • 未训练：以基础模型 DeepSeek-V3 为基础，虽然已经具备一定的语言理解和生成能力，能处理一些简单的任务，如回答常见的事实性问题、进行基本的文本生成，但在复杂任务上可能表现欠佳12。
  • 已训练：经过监督微调、强化学习等训练后，在语言理解和生成的准确性、流畅性上有显著提升。能更精准地理解用户意图，生成的文本更符合逻辑和语言习惯，在各种语言任务上的指标表现更优。
• 推理能力
  • 未训练：面对需要多步骤推理、复杂逻辑分析的问题，可能只能给出简单、表面的回答，难以深入剖析问题和提供完整的推理过程1。
  • 已训练：如 DeepSeek-R1 经过专门的训练，成为了推理模型，擅长解决复杂的推理任务，如谜题、高级数学问题和具有挑战性的编码任务，会在回答中展示中间推理步骤1。

专业适应性

• 未训练：通用性较强，但缺乏对特定领域、特定任务的针对性优化，在处理专业领域的问题时，可能无法准确把握专业术语、行业知识和特定的业务逻辑。
• 已训练：可针对不同行业和业务场景进行定制化训练，如医疗、金融等领域。在处理这些领域的任务时，能更好地运用专业知识，提供更贴合实际业务需求的解决方案。

交互表现

• 未训练：交互风格相对单一，可能只是按照固定的模式进行回答，难以根据用户的反馈和情绪进行灵活调整。
• 已训练：通过引入人类反馈的强化学习等机制，能更好地与用户进行交互，理解用户的语气、情感，根据用户的需求和反馈调整回答的风格和内容，提供更个性化的交互体验。

数据利用

• 未训练：主要依赖预训练数据中的通用知识，对于新的、特定的数据和信息，无法很好地纳入到模型的知识体系中。
• 已训练：可以将新的、有针对性的数据纳入训练过程，不断更新和扩充模型的知识，使模型能够及时跟上数据的变化和业务的发展。

已训练的DeepSeek的知识储备是如何更新的？

• 持续预训练：开发团队会收集大量新的文本数据，包括但不限于新闻、学术论文、书籍、网页文章等。这些新数据涵盖了各种领域和主题，能反映最新的知识和信息。然后，使用这些新数据对 DeepSeek 模型进行持续的预训练，让模型学习到新的知识和语言模式，以更新和扩充其知识储备。
• 微调技术：针对特定领域或任务，收集该领域的专业数据或与特定任务相关的数据。例如，在医疗领域，收集最新的医学研究报告、临床病例等；在金融领域，收集最新的市场数据、金融政策文件等。利用这些数据对已训练的 DeepSeek 进行微调，使模型在特定领域或任务上的知识得到更新和强化，能够更好地处理相关的问题和任务。
• 增量学习：当有新的知识或数据出现时，不重新训练整个模型，而是采用增量学习的方法，将新数据中的知识逐步融入到已有的模型中。这样可以在不影响模型原有知识的基础上，高效地更新知识储备，提高模型对新知识的适应能力。
• 引入外部知识源：通过与外部的知识图谱、数据库等进行连接和整合，将外部的结构化或半结构化知识引入到 DeepSeek 中。比如，连接到专业的医学知识图谱、百科全书数据库等，当回答相关问题时，能够直接从这些外部知识源中获取最新的信息，补充和更新自身的知识储备。
• 用户反馈机制：用户在使用 DeepSeek 的过程中，可以对模型的回答进行反馈，指出回答中存在的错误或不足之处。开发团队收集这些用户反馈，分析模型在知识理解和应用方面的问题，针对性地对模型进行改进和知识更新，以提高模型的准确性和性能。

DeepSeek开源，本质上开放的是什么东西， 是未经训练的deepseek吗？

DeepSeek 开源本质上开放的不是未经训练的模型，而是包含以下内容：

• 模型架构与代码：将 DeepSeek 的模型架构设计细节以及实现该模型的代码完全公开。开发者可以获取到模型的网络结构、层与层之间的连接方式、参数设置等底层信息，了解模型是如何构建和运行的。比如 Transformer 架构的具体实现方式、注意力机制的计算逻辑等代码都会开放，便于其他开发者学习、研究和基于此进行二次开发。
• 训练数据和方法：开发团队会把研发过程写成论文，公开发布，其中包括模型训练所使用的数据来源、数据预处理方法、数据增强技术等，以及采用的训练算法、优化器、训练策略等，如使用了哪些大规模的文本数据集，如何对数据进行清洗、标注，采用了随机梯度下降还是其他优化算法等。
• 预训练模型权重：通常会提供预训练好的模型权重文件，这些权重是模型在大规模数据上进行预训练后得到的参数值。开发者可以直接使用这些预训练权重作为起点，在此基础上进行微调或进一步训练，节省大量的计算资源和时间成本，快速开展自己的研究和应用开发。
• 社区协作机制：通过开源社区（如 GitHub），建立起一个开放的协作平台，全球的开发者都可以在这个平台上提交代码、提出改进建议、报告问题、参与讨论等。形成一个活跃的开源生态，共同推动 DeepSeek 技术的发展和完善。

GitHub开源的DeepSeek ， 可以直接用于对话或推理吗，是否必须经过训练才能使用。

GitHub 开源的 DeepSeek 通常是可以直接用于对话或推理的，不必须经过再训练，以 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3 为例：

• DeepSeek-R12：它是一款高性能 AI 推理模型，遵循 MIT License 开源。用户可以直接通过 HuggingFace 等平台加载 DeepSeek-R1 模型，直接用于自然语言推理等任务，在数学、代码和自然语言推理等方面都能展现出出色性能。
• DeepSeek-V3：这是一个强大的混合专家（MoE）语言模型，经过了预训练、监督微调与强化学习等阶段，在各项标准基准测试中表现出色，可直接用于多种自然语言处理任务，实现对话、推理等功能。

DeepSeek已经开源了，为什么api调用还需要收费，如何解释

DeepSeek 开源但 API 调用还需要收费，主要有以下几方面原因：

• 成本因素
  • 服务器与算力成本：API 调用需要大量的服务器资源来处理和响应请求，随着用户和调用量的增加，服务器的运算、存储和网络带宽等成本会显著上升。为了维持服务的稳定运行，需要不断投入资金进行服务器的升级和扩充6。
  • 研发与维护成本：持续优化模型、提升性能、修复漏洞等都需要专业的研发团队和大量的时间、资金投入。收费可以为研发提供资金支持，确保模型不断迭代和进步。
• 商业策略
  • 盈利需求：作为企业，DeepSeek 需要通过一定的方式实现盈利，以维持公司的运营和发展，为股东创造价值。API 收费是一种直接的盈利途径，能够支撑公司的人力成本、办公费用等各项开支12。
  • 差异化服务：免费开源的部分主要是为了推动技术的发展和社区的建设，吸引更多开发者基于其模型进行创新。而 API 收费则可以为企业和开发者提供更高级、更定制化的服务，满足不同客户的特定需求，如更高的调用限额、更低的延迟、专属的技术支持等2。
• 价值提供
  • 便捷与高效：用户通过 API 调用可以方便快捷地将 DeepSeek 的强大功能集成到自己的应用或业务中，节省了自己开发和训练模型的时间和资源成本，提高了开发效率和业务竞争力，付费是对这种便捷服务和价值的一种认可。
  • 优质数据与技术：DeepSeek 的模型是基于大量优质数据进行训练的，并且拥有先进的技术和算法。API 调用收费也是为了让用户能够使用到这些高质量的数据和技术成果，为其业务带来价值。
• 市场定位
  • 构建生态系统：通过开源吸引更多的开发者和用户参与到其技术生态中，而 API 收费则可以与企业客户建立更紧密的合作关系，形成一个可持续的商业生态系统，推动整个行业的发展。
  • 提升品牌价值：提供高质量的 API 服务并合理收费，可以提升 DeepSeek 在市场上的品牌形象和知名度，吸引更多的客户和合作伙伴，进一步扩大其市场份额和影响力。

个人使用deepseek的过程，也是对其进行训练吗

个人使用 DeepSeek 的过程通常不是对其进行训练。个人使用 DeepSeek 时，主要是向模型输入问题或指令，然后获取模型生成的回答或结果，这是模型基于已有的训练成果进行推理和生成的过程。不过在某些特定情况下，个人使用 DeepSeek 也可以间接或在一定程度上参与到模型的训练优化中，具体如下：

• 提供反馈：如果 DeepSeek 设置了反馈机制，个人用户对模型输出的结果进行反馈，指出回答是否正确、合理、有用等，开发团队可以收集这些反馈信息，用于改进模型，这相当于间接地参与了模型的训练优化过程。
• 微调或训练自定义模型：个人用户如果有特定的需求和数据，可在 DeepSeek 开源的基础上，利用其提供的工具和接口，使用自己的数据对模型进行微调，甚至训练一个自定义的模型。这在一定程度上也是对模型进行训练，但与 DeepSeek 最初的大规模训练是不同的，是基于个人需求和数据的二次训练。

如何在本地PC上部署一个deepseek, 硬件性能上有什么要求，本地部署之后 ，是否支持脱机使用

以下是在本地 PC 上部署 DeepSeek 的方法、硬件性能要求及是否支持脱机使用的情况：

本地 PC 部署 DeepSeek 的方法

1. 下载 Ollama：打开Ollama 官网，选择对应系统的安装包（Windows/macOS/Linux）。双击安装包，按提示操作完成安装，安装后桌面会出现相应图标。若安装失败，可尝试用管理员权限运行安装程序。
2. 安装 DeepSeek 模型：打开 Ollama 官网的模型库https://ollama.com/library/deepseek-r1，根据电脑配置选择合适的模型版本，如普通电脑选 1.5b 或 7b 版本，高性能电脑可选 32b 或更高版本。点击模型右侧的复制按钮，在电脑的 “命令提示符”（Windows）或 “终端”（Mac）粘贴运行，如ollama run deepseek-r1:7b，等待下载完成。
3. 连接聊天工具：访问Chatbox 官网，安装客户端或直接用网页版。打开 Chatbox 设置，选择 “Ollama API” 作为模型来源，输入 API 地址http://localhost:11434/v1，模型名称填deepseek-r1:7b（根据实际安装版本修改），即可开始使用。

硬件性能要求6

• DeepSeek-R1-1.5B
  • CPU：最低 4 核，推荐 Intel/AMD 多核处理器。
  • 内存：8GB 及以上。
  • 存储：3GB 以上，模型文件约 1.5-2GB。
  • 显卡：非必需，若 GPU 加速可选 4GB 显存，如 GTX 1650。
• DeepSeek-R1-7B
  • CPU：8 核及以上，推荐多核 CPU。
  • 内存：16GB 及以上。
  • 存储：8GB 以上，模型文件约 4-5GB。
  • 显卡：推荐 8GB 显存，如 RTX 3070/4060。
• DeepSeek-R1-8B
  • 配置要求：与 7B 相近，略高 10-20%。
• DeepSeek-R1-14B
  • CPU：12 核及以上。
  • 内存：32GB 及以上。
  • 存储：15GB 以上。
  • 显卡：推荐 16GB 显存，如 A100/5000、RTX 3090/4090。
• DeepSeek-R1-32B
  • CPU：16 核以上，如 AMD Ryzen 9 或 Intel i9。
  • 内存：64GB 及以上。
  • 存储：30GB 以上。
  • 显卡：推荐 48GB 显存，如多卡 A100。
• DeepSeek-R1-70B
  • CPU：32 核以上，服务器级 CPU。
  • 内存：128GB 及以上。
  • 存储：70GB 以上。
  • 显卡：推荐 96GB 显存，多卡并行，如 2x A100 80GB 或 4x RTX 4090。

是否支持脱机使用

本地部署后的 DeepSeek 通常支持脱机使用157。因为模型文件已下载到本地，运行时不需要联网获取模型数据，不过若想使用其联网搜索等功能则需联网。

• 显卡：推荐 96GB 显存，多卡并行，如 2x A100 80GB 或 4x RTX 4090。

是否支持脱机使用

本地部署后的 DeepSeek 通常支持脱机使用157。因为模型文件已下载到本地，运行时不需要联网获取模型数据，不过若想使用其联网搜索等功能则需联网。