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deepseek coze技术解析与实战指南，超详细指南讲解

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链载Ai 显示全部楼层 发表于 昨天 17:12 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题

ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;color: rgb(31, 35, 41);margin-bottom: 4px;word-break: break-all;min-height: 20px;">春节这段时间，DeepSeek算是彻底爆了，出圈了，到全皆知的程度，连AI是什么东西都不知道的亲戚们，都开始在年夜饭以及餐桌上聊到了DeepSeek和他的创始⼈梁⽂峰。　

ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;color: rgb(31, 35, 41);margin-bottom: 4px;word-break: break-all;min-height: 20px;">太魔幻了，没想到DeepSeek有⼀天能成为⼈们茶余饭后的聊天对象，我是万万没有想到的，DeepSeek的影响⼒有多⼤。　

ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;color: rgb(31, 35, 41);margin-bottom: 4px;word-break: break-all;min-height: 20px;">　

ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;color: rgb(31, 35, 41);margin-bottom: 4px;text-align: left;word-break: break-all;min-height: 20px;">为什么 DeepSeek 能成为现象级产品？四个关键词：国产・免费・开源・强大！　

ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.578px;margin-bottom: 8px;padding-bottom: 12px;">

ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.578px;margin-bottom: 8px;padding-bottom: 12px;">本次将从技术创新、多端使用、大厂薅羊毛ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;letter-spacing: normal;text-align: start;">、本地部署、扣子接入deepseek、coze+deepseek玩法等方向切入

ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.578px;margin-bottom: 8px;padding-bottom: 12px;">一、架构创新

    ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;line-height: 30px;padding-left: 20px;" class="list-paddingleft-1">

  • 混合专家架构（MoE）：DeepSeek-R1 采用创新的混合专家架构，模型能够根据输入内容动态调用不同的专家网络，在保持相似计算成本的情况下，大幅提升模型的参数规模和性能 。

ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;color: rgb(31, 35, 41);margin-bottom: 4px;word-break: break-all;min-height: 20px;">让一个专家团队协作解题：遇到法律合同翻译，激活「法律术语专家」；需要写诗歌时，调用「文学修辞专家」；分析财报时，启动「金融数据分析专家」。DeepSeek就像智能调度中心，实时匹配最擅长当前任务的"大脑"。　

  • 优化注意力计算：对传统 Transformer 架构中的注意力计算方法进行优化，提高计算效率，并增强模型对长文本的处理能力 。

二、训练方法创新


  • 组相对策略优化（GRPO）算法：

    例如解方程「3x+5=20」，模型会生成10种解法（如代数法、图像法）。系统像老师批卷：选正确率最高的3种作为参考答案，淘汰错误方法。通过不断对比择优，模型解题准确率快速提升。　


    • 优势：使模型参数量减少 40%-60%，无需单独的价值模型，显著降低内存和计算开销，增强模型的数学推理能力 。

    • 原理：GRPO 通过组内奖励对比直接优化策略网络，将同一问题生成的 N 条候选答案划分为组，以组内平均奖励为基线，计算相对优势值，避免了传统 RL 中复杂价值模型（Critic）的构建需求 。

  • 双重奖励系统：包含准确性和格式两个奖励，准确性奖励针对数学问题等确定性任务，格式奖励引导模型使用标准化的思考过程格式，提高输出的结构化程度和可解释性 。

  • 模板化 RLHF 训练：开发简洁有效的训练模板，提供清晰的推理过程生成指南，强调结构化输出格式，便于观察和评估模型的学习进展 。

三、蒸馏框架创新

  • 多教师协同蒸馏：

    • 动态权重分配：根据任务类型自动调整教师模型（R1-70B、R1-32B）的贡献权重，如在数学推理中赋予 70B 模型 80% 权重，而在代码生成中采用 50%-50% 均衡分配 。

    • 注意力迁移技术：将教师模型的交叉注意力分布作为软标签，指导学生模型学习长程依赖关系，使 7B 模型在 Codeforces 竞赛中的解题能力提升 29.4% 。

    • 量化感知训练：在蒸馏过程中引入 4-bit 量化模拟，确保小模型在边缘设备部署时精度损失不超过 2%，例如 1.5B 模型在树莓派 5 上运行耗时仅 3.2 秒 / 问题，功耗不足 5W 。

DeepSeek-R1 和 Alpha 在训练方式上。DeepSeek-R1 通过强化学习和多阶段训练策略，能够在较少的数据量和计算资源下达到较高的性能，特别适合需要复杂推理的任务。而 Alpha 则通过监督学习和强化学习相结合的方式，给出围棋规则，利用大量的人工标注数据和人类反馈来提升模型的性能，继承了人类的上限　

　

多端使用---手机端

纳米ai

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留白记事

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多端使用--电脑端

deepseek联网搜索

https://metaso.cn/　

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满血版DeepseekR1

如果不是写着671B 全尺寸 满血版 的基本都是被阉割过的　

　

大厂薅羊毛　

https://www.volcengine.com/　

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https://cloud.siliconflow.cn/i/2cGUfGEi（比较慢）　

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https://ppinfra.com/user/register?invited_by=AMAJ1C（比较快）　

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本地部署：

　

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Ollama（自己配置）

https://q05hlvbg0wa.feishu.cn/wiki/YJNgwOmrQiEkOpkMuswcLvWjnKc?from=from_copylink

　

整合包（一键使用）

链接：https://pan.quark.cn/s/b6c45c9911de　

提取码：aqpM　

V1.0版本：2025-2-9　

1、基于ollama、open-webui，整合deepseek模型，不用配置环境变量、不用下载模型，解压即用。　

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扣子接入deepseek：

基础版

硅基流动

from runtime import Args
fromtypings.deepseek_R1_siliconflow.deepseek_R1_siliconflowimportInput,Output
importhttp.client
importjson

defhandler(args:Args[Input])->Output:
#从输入参数中获取用户输入的内容和API密钥
user_input=args.input.user_input
api_key=args.input.api_key#假设用户输入的api_key通过此字段传入

ifnotapi_key:
return{"message":"APIKeyismissing.PleaseprovideavalidAPIKey."}

#API请求的URL和路径
conn=http.client.HTTPSConnection("api.siliconflow.cn")
payload=json.dumps({
"model":"deepseek-ai/DeepSeek-R1",#使用DeepSeek-R1模型
"messages":[{
"role":"user",
"content":user_input
}
],
"stream":False,
"max_tokens":512,
"stop":["null"],
"temperature":0.7,
"top_p":0.7,
"top_k":50,
"frequency_penalty":0.5,
"n":1,
"response_format":{"type":"text"},

})

headers={
"Authorization":f"Bearer{api_key}",#使用用户提供的APIKey
"Content-Type":"application/json"
}

#发送POST请求
conn.request("POST","/v1/chat/completions",body=payload,headers=headers)
response=conn.getresponse()

#检查请求是否成功
ifresponse.status==200:
#解析响应数据
response_data=json.loads(response.read().decode("utf-8"))

#提取content和reasoning_content
content=response_data["choices"][0]["message"].get("content","")
reasoning_content=response_data["choices"][0]["message"].get("reasoning_content","")

#返回API的响应内容，包括reasoning_content
return{
"reasoning_content":reasoning_content,
"message":content
}
else:
#如果请求失败，返回错误信息
return{"message":f"APIrequestfailedwithstatuscode{response.status}"}


硅基流动容易timeout　

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504 / 503：通常是由于服务系统负载较高，请稍后重试。对于聊天和文本转语音请求，请尝试使用流模式 （“stream” ：true ）。请参阅流模式。　

派欧

https://ppinfra.com/user/register?invited_by=AMAJ1C　

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Image

　

from runtime import Args
fromtypings.DeepSeek_R1.DeepSeek_R1importInput,Output
importhttp.client
importjson

defhandler(args:Args[Input])->Output:
#从输入参数中获取用户输入的内容和API密钥
user_input=args.input.user_input
api_key=args.input.api_key

ifnotapi_key:
return{"message":"APIKeyismissing.PleaseprovideavalidAPIKey."}

#API请求的URL和路径
conn=http.client.HTTPSConnection("api.ppinfra.com")
payload=json.dumps({
"model":"deepseek/deepseek-r1/community",
"messages":[
{
"role":"system",
"content":"你是DeepSeek，你会以诚实专业的态度帮助用户，用中文回答问题。"
},
{
"role":"user",
"content":user_input
}
],
"response_format":{"type":"text"},
"max_tokens":8192,
"temperature":1,
"top_p":1,
"min_p":0,
"top_k":50,
"presence_penalty":0,
"frequency_penalty":0,
"repetition_penalty":1
})

headers={
"Authorization":f"Bearer{api_key}",
"Content-Type":"application/json"
}

#发送POST请求
conn.request("POST","/v3/openai/chat/completions",body=payload,headers=headers)
response=conn.getresponse()

#检查请求是否成功
ifresponse.status==200:
#解析响应数据
response_data=json.loads(response.read().decode("utf-8"))

#获取完整的响应内容
full_content=response_data["choices"][0]["message"].get("content","")

#提取思维链内容和最终回答
reasoning_content=""
message=full_content

#如果内容中包含<think>标签
if"<think>"infull_contentand"</think>"infull_content:
think_start=full_content.find("<think>")+len("<think>")
think_end=full_content.find("</think>")

#提取思维链内容
reasoning_content=full_content[think_start:think_end].strip()

#提取最终回答（移除思维链部分）
message=full_content[think_end+len("</think>"):].strip()

return{
"reasoning_content":reasoning_content,
"message":message
}
else:
#如果请求失败，返回错误信息
return{"message":f"APIrequestfailedwithstatuscode{response.status}"}

　

设置好代码后设置元数据，别忘记保存　　

输入参数：user_input/api_key　　

输出参数：reasoning_content/message　　

Image
{
"user_input":"9.11和9.9谁大",
"api_key":"这里填写你的api"
}


调试成功　

Image


点击右上角发布　

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在插件里手动填入api_key　

Image


记得引用出参为结束节点的变量　

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测试成功　

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也可以做成两次回复　

Image

　

专业版：

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coze+deepseek玩法

手搓联网ds 自己的专家级ai搜索　

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学习完今天的图文教程,在感谢您一键三连评论区回复"YYDS"截图添加文章底部舰长微信，领取"Deepseek深度教学指南",加入舰长扣子智能体交流社群，一起进行deepseek讨论。

图片

　

关注公众号并添加舰长微信，领取智能体学习资料，并参与Coze技术直播讲解　

Image

舰长积极创建智能体;工作流交流群，让我们在AI时代一起进步互相学习！每天会在群里分享智能体的搭建，欢迎各位小伙伴加入~　

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船长团队创作智能体专栏小册，里面有最新进阶的Coze智能体文章，在文章有收获的同时，可以分销而获取60%的小册费用，聚财成多　

Image

　

Image

　




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