DeepSeek指令大全指南

DeepSeek 指令大全指南，涵盖模型调用、参数调整、场景化应用等核心操作。内容基于官方文档及社区实践总结，适用于开发者和普通用户快速上手。

一、基础指令

1. 启动模型服务

• 1、通过Docker启动（推荐）：

# 启动基础模型服务（Web交互）docker run -it --gpus all -p 7860:7860 deepseek/deepseek-chat:latest
# 启动API服务docker run -it --gpus all -p 5000:5000 deepseek/deepseek-api:latest

2、Python快速调用

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(    'deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat',     device_map='auto',     torch_dtype=torch.float16  # 半精度节省显存)tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat')
inputs = tokenizer('如何学习Python编程？', return_tensors='pt').to('cuda')outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)print(tokenizer.decode(outputs[0]))

二、核心参数调整

1. 生成控制参数

outputs = model.generate(    **inputs,    max_new_tokens=200,    # 生成最大长度    temperature=0.7,       # 随机性（0-1，值越大越随机）    top_p=0.9,             # 核心采样概率（过滤低概率词）    repetition_penalty=1.2 # 重复惩罚（>1减少重复）)

2、显存优化参数

# 4-bit量化（显存需求降低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、场景化指令模板

1. 代码生成

prompt = '''请用Python编写一个函数，实现以下功能：1. 输入：整数列表2. 输出：列表中所有偶数的平方和要求：使用列表推导式'''

2、数据分析

prompt = '''分析以下CSV数据（格式示例）：| 日期       | 销售额 | 用户数 ||------------|--------|--------|| 2025-01-01 | 12000  | 150    || 2025-01-02 | 13500  | 170    |请计算：- 日均销售额增长率- 用户人均消费额输出结果保留两位小数'''

3、多轮对话

# 保持对话历史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接口调用

1. HTTP请求示例

curl -X POST 'http://localhost:5000/v1/chat/completions' \-H 'Content-Type: application/json' \-d '{    'model': 'deepseek-7b-chat',    'messages': [{'role': 'user', 'content': '解释量子计算的基本原理'}],    'temperature': 0.5}'

2、Python客户端

import openaiopenai.api_base = 'http://localhost:5000/v1'
response = openai.ChatCompletion.create(    model='deepseek-7b-chat',    messages=[{'role': 'user', 'content': '写一首关于春天的诗'}],    temperature=0.7)print(response.choices[0].message.content)

五、高级功能

1. 模型微调

# 使用官方微调脚本python finetune.py \  --model_name deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat \  --dataset my_custom_data.jsonl \  --output_dir ./fine-tuned-model

2、知识库检索增强

# 结合向量数据库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)
# 检索增强生成（RAG）docs = db.similarity_search('最新的房贷政策')context = '\n'.join([d.page_content for d in docs])prompt = f'基于以下信息回答问题：\n{context}\n\n问题：当前首套房利率是多少？'

六、故障排查指令

问题现象	解决方案
CUDA内存不足	添加load_in_4bit=True参数或降低max_new_tokens
生成结果不相关	调整temperature（建议0.3-0.7）或增加top_p值
API响应慢	启用模型缓存：model.enable_cache()
中文输出乱码	强制指定tokenizer：tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(..., use_fast=False)

七、资源推荐

1. 官方文档

• DeepSeek Models Hub：https:///deepseek-ai

• GitHub仓库：https://github.com/deepseek-ai

2. 社区工具

• DeepSeek-WebUI: 可视化交互界面

docker run -p 8080:8080 deepseek/deepseek-webui:latest

通过合理组合上述指令，您可快速实现：
✅ 本地/云端模型部署
✅ 多场景内容生成
✅ 企业级知识库集成
✅ 个性化模型微调

建议收藏本指南并搭配官方文档使用，遇到具体问题可提供错误日志进一步分析。