DeepSeek-V3 模型到底强在哪，以及如何运行它？DeepSeek-V3 API全流程详解（支持与OpenAI无缝兼容）

最新推荐文章于 2025-04-01 09:19:36 发布

Meta_deepseek

最新推荐文章于 2025-04-01 09:19:36 发布

阅读量505

点赞数 9

分类专栏： deepseek 文章标签： deepseek

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41513488/article/details/145593143

版权

deepseek 专栏收录该内容

5 篇文章

订阅专栏

DeepSeek-V3 模型的强大之处

DeepSeek-V3模型是深度求索公司最新推出的自研MoE（混合专家）模型，具有6710亿参数，激活参数为370亿，经过14.8万亿token的预训练。该模型在多项评测中表现出色，超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等开源模型，并与世界顶尖的闭源模型如GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet相媲美。其强大之处具体表现在以下几个方面：

‌知识类任务、长文本处理、代码生成、数学推理和中文能力等方面均展现出顶尖水平‌。
‌特别是在算法代码和数学方面表现突出，生成速度提升至60 TPS，相比前代V2.5提升了三倍‌。
‌采用MoE架构，通过sigmoid路由方式动态选择前8个专家参与计算，提高了处理复杂任务的效率‌。
‌支持4K上下文，默认支持8K，未来将扩展到128K上下文‌。
‌性价比高，价格更为亲民，API服务定价为每百万输入tokens 0.5元(缓存命中)/2元(缓存未命中)，每百万输出tokens 8元，同时提供了长达45天的优惠价格体验期‌。
‌多语言编程能力上取得了显著进步，用户可以在软件开发、自动化等领域应用该模型‌。
‌训练过程稳定，整个训练过程中没有出现任何不可恢复的损失峰值或需要回滚的情况‌。
‌具有出色的可扩展性，能够轻松地进行规模扩展和适应新的需求和挑战‌。
DeepSeek-V3 API 全流程详解（支持与OpenAI无缝兼容）

‌访问官网，注册账号‌：

点击右上角的注册按钮，完成账号创建。
登录后，进入左侧的API Keys页面，点击创建API Key。生成密钥后，将其妥善保存。

‌调用DeepSeek API 完成项目接入‌：

DeepSeek API使用与OpenAI兼容的参数格式。
示例代码（Python）：

python
Copy Code
pip3 install openai
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="<你的API Key>", base_url="https://api.deepseek.com")
response = client.chat.completions.create(model="deepseek-chat", messages=[{"role":"system","content":"You are a helpful assistant."},{"role":"user","content":"请用 DeepSeek 模型回复这句话!"},], stream=False)
print(response.choices.message.content)


‌支持流式输出‌：

通过将stream参数设置为True，可以实现类似ChatGPT的实时响应功能。

‌支持多种开发语言‌：

支持Python、Node.js和Curl等主流开发语言。

‌常见问题解答‌：

DeepSeek-V3与OpenAI的区别：DeepSeek提供与OpenAI相同的API格式，但更灵活、更具成本效益，同时支持自定义模型和扩展能力。
支持团队多用户管理，便于共享API Key和分配调用权限。
如何运行DeepSeek-V3模型

‌确保具备以下条件‌：

GPU：NVIDIA H100 或 H100x8。
操作系统：Ubuntu 20.04 或更高版本。
必要的软件和库：Hugging Face Transformers 和 PyTorch。

‌配置Droplet环境‌：

使用SSH登录Droplet，更新系统软件包，安装基础工具，检查GPU驱动是否安装。
安装Python和pip，创建虚拟环境，安装PyTorch和Hugging Face Transformers，以及其他依赖库。

‌加载并运行DeepSeek-V3模型‌：

使用Hugging Face Transformers库加载模型和分词器。
准备输入数据，通过模型生成输出。

通过以上步骤，您可以成功运行DeepSeek-V3模型，并体验到其卓越的性能和高效的计算能力。请注意，在实际应用过程中，可能需要根据具体需求和硬件环境进行适当的调整和配置。