DeepSeek 怎样配置呢?

5UzkOc · 发表于前天 23:06

DeepSeek 设置齐攻略：从整开端的残破指北

“设置 DeepSeek”那个成就，谜底与决于您具体念干甚么——是念间接用民间App谈天？仍是念正在代码里挪用API？抑或者是念把模子推到自己的电脑上当地运行？

上面按三种最多见的场景，给您一套残破的设置指北。
1、场景一：一般用户——间接使用民间效劳（最简朴）

假设您不过念用 DeepSeek 去对于话、写做、编程或者处置文档，没有需要所有“设置”。
操纵步调

整设置，启箱即用。备案账号就可以享受免费效劳，V4模子已经默认上线。

2、场景两：开辟者——获得API Key并交进第三圆东西

假设您念把 DeepSeek 交进到代码编纂器、AI编程帮忙或者自己的使用里，需要设置API。
第1步：获得API Key

第2步：设置情况变质（举荐作法）

树立情况变质后，各类东西会主动读与，无需正在每一个设置文献里明文写API Key。

Windows（CMD）：

cmd
setx DEEPSEEK_API_KEY "您的API稀钥"

Windows（PowerShell）：

powershell
$env:DEEPSEEK_API_KEY="您的API稀钥"

Linux / macOS：

bash
exportDEEPSEEK_API_KEY="您的API稀钥"

永久生效（Linux/macOS）：将上面那止增加到 ~/.bashrc 或者 ~/.zshrc
第3步：考证API可否可用

用如下号令尝试API Key可否准确设置：

PowerShell：

powershell
$env:DEEPSEEK_API_KEY="您的API稀钥"curl https://api.deepseek.com/v1/chat/completions `-H "Content-Type: application/json" `-H "Authorization: Bearer $env:DEEPSEEK_API_KEY" `-d '{"model":"deepseek-v4-flash","messages":[{"role":"user","content":"hi"}],"stream":false}'

假设前去包罗 choices 的JSON照应，分析设置胜利。
3、场景三：交进AI编程帮忙（开辟者必瞅）

DeepSeek能够被交进到多种AI编程东西中，上面是支流东西的设置办法。
1. 交进 CodeBuddy / WorkBuddy

设置文献职位：

设置模板：

json
{"models":[{"id":"deepseek-v4-pro","name":"DeepSeek V4 Pro","vendor":"DeepSeek","url":"https://api.deepseek.com/v1/chat/completions","apiKey":"${DEEPSEEK_API_KEY}","maxInputTokens":128000,"maxOutputTokens":8192,"supportsToolCall":true,"supportsImages":false},{"id":"deepseek-v4-flash","name":"DeepSeek V4 Flash","vendor":"DeepSeek","url":"https://api.deepseek.com/v1/chat/completions","apiKey":"${DEEPSEEK_API_KEY}","maxInputTokens":128000,"maxOutputTokens":8192,"supportsToolCall":true,"supportsImages":false}]}

留神：文献必需保留为 UTF-8 无 BOM 格局，不然读与会失利。

2. 交进 Claude Code

设置情况变质后便可使用：

Windows PowerShell：

powershell
$env:ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.deepseek.com/anthropic"$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="您的DeepSeek API Key"$env:ANTHROPIC_MODEL="deepseek-v4-pro[1m]"$env:ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="deepseek-v4-pro[1m]"$env:ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="deepseek-v4-flash"

而后加入名目目次，施行 claude 号令便可。
3. 交进 Oh My Pi (OMP)

创立设置文献 ~/.omp/agent/models.yml：

yaml
providers:deepseek:baseUrl: https://api.deepseek.comapi: openai-completionsapiKey: DEEPSEEK_API_KEYauthHeader:truemodels:-id: deepseek-v4-proname: DeepSeek V4 ProcontextWindow:1000000maxTokens:384000reasoning:truecompat:requiresReasoningContentOnAssistantMessages:truethinkingFormat: deepseek

三个枢纽设置项不克不及少：requiresReasoningContentOnAssistantMessages、thinkingFormat、reasoningEffortMap，不然thinking情势下戴tool call会报错。

4. 交进 Pi (pi-mono)

设置文献职位：~/.pi/agent/models.json（Linux/macOS）或者 %USERPROFILE%\.pi\agent\models.json（Windows）。

json
{"providers":{"deepseek":{"baseUrl":"https://api.deepseek.com","api":"openai-completions","apiKey":"$DEEPSEEK_API_KEY","models":[{"id":"deepseek-v4-pro","name":"DeepSeek V4 Pro","contextWindow":1000000,"maxTokens":384000,"reasoning":true}]}}}

4、场景四：当地布置（下阶玩野）

假设您念把DeepSeek模子完整运行正在自己的效劳器或者电脑上，需要如下设置：
软件请求（以67B模子为例）

布置情势	GPU请求	内乱存请求	合用场景
FP16齐粗度	A100 80GB ×2	128GB+	消耗情况
INT8质化	T4 16GB ×1	64GB	拉理效劳
4bit质化	RTX 4090 (24GB)	32GB	当地尝试

硬件情况

bash
#创立 conda情况conda create -n deepseek python=3.9conda activate deepseek#装置 PyTorch（需取CUDA版原匹配）pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118#装置依靠pip install transformers accelerate sentencepiece

减载模子

python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizermodel_path ="deepseek-ai/deepseek-67b"# 或者当地路子tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_path, device_map="auto",# 主动分派GPU torch_dtype="auto")

隐存不敷时的质化计划

python
# 4bit质化减载，隐存需要削减约75%from transformers import BitsAndBytesConfigquantization_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_path, quantization_config=quantization_config, device_map="auto")

5、快速挑选指北

您的需要	举荐计划	易度
一样平常谈天、写做、进修	民间网页版/App	⭐
正在IDE里帮助编程	CodeBuddy + API	⭐⭐
正在末端里用AI帮忙	Claude Code / Pi / OMP + API	⭐⭐
正在自己的使用里挪用	间接挪用API	⭐⭐⭐
数据隐衷请求下，必需离线	当地布置（质化版）	⭐⭐⭐⭐
企业级消耗情况	当地布置（齐粗度+容器化）	⭐⭐⭐⭐⭐