前言

打不过就加入，英伟达官宣：DeepSeek R1现已正式上线英伟达NIM平台，成为英伟达人工智能企业软件平台的一部分。

说什么不重要，重要的是行动够快。

DeepSeek打破了英伟达的算力神话，引起整个AI圈的轰动。

然后，今天就给大家介绍一下DeepSeek到底该如何使用，让大家更快的掌握DeekSeek使用方法。

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第一章：三分钟快速上手攻略

1、PC端官方网址：https://chat.deepseek.com

使用界面如下图所示：

2、下载手机APP：

（1）手机应用商店直接搜索“”DeepSeek,直接下载使用

（2）直接扫码下载使用，不过在这里还是推荐应用商店直接下载使用。

3、深度思考和联网模式到底是什么？

深度思考(R1):打开这个功能之后，我们在询问问题的时候，模型会给我们列出一个思考的过程，就好比我们人类大脑在飞速转动的过程。

打开这个功能，在生成答案时结合实时检索外部知识库的能力，提升准确性和时效性，所以建议用户在使用的时候，要打开这个。

联网搜索:DeepSeek 的模型通过 实时访问互联网 获取最新信息来辅助回答。

R1 模型架构 + 联网搜索能力 → 提供更实时、准确的回答。按照武侠小说里面的描述，那就是双剑合璧，天下无敌。

最近，我们在使用DeepSeek的时候，是不是会出现“服务器繁忙，请稍后再试”的情况。那是因为某些西方国家，看到我们国家科技进步，研发出了比它们更加厉害的大模型，开始对我们的DeepSeek发动了网络攻击。

我们在用电脑网页端的时候，可以先用这个网址https://status.deepseek.com，查看服务器的状态

在手机app端，我推荐大家暂时先下载“红衣教主”周鸿祎旗下的纳米AI搜索，里面有针对DeepSeek的高速专线，

360的网络安全技术，还是值得肯定的。

随着最近360、红客联盟、华为等协助应对，相信很快这一轮的网络攻击即将就会过去。

第二章：如何用好DeepSeek

首先，无论那个AI大模型，第一步永远都是提示词指令，那么，DeepSeek的提示词指令应该怎么写呢？

Level1：用好提示词指令

陈工在这里给大家总结了一下，就是按照"角色+任务+要求"三件套：

× 小白：“写个设备故障报告”

√ 王者："你是二十年经验的机电工程师，向50岁生产副总汇报冲压机故障，要求包含故障代码解读、三种维修方案对比、预防措施，控制在800字以内

说白了，就是你是谁，要做什么，你的要求是什么，比如下面的：

可以看到DeepSeek生成的内容很详细，格式就是专业的汇报格式，分析、对比、优化建议、执行建议，都给我们写的是面面俱到，非常的好用。

Level2：拒绝“假大空”，让它说人话

我们无论是用DeepSeek，还是豆包、kimi，都有一个痛点，那就是AI生成的内容，看着很空洞，满满的都是"机器AI"的味道，读起来非常的不通畅，到这里，很多小伙伴都放弃使用AI了。

那么，怎么解决这个问题呢？接着往下看！

什么是精神内耗，未加说人话之前：

加了说人话之后

这不，瞬间就接地气了许多。　

Level3：文风调整-你也是当世李白

指令：用xxx口吻，说一下xxx事情，语言风格——

举例1：用贴吧小哥的口吻，说DeepSeek就是套壳ChatGpt，语言要犀利

Level4：仿写

仿写一下《沁园春.雪》

来给大家看一下成文

词牌格式，行文规范，和《沁园春.雪》一模一样，不得不说，在中文大模型方面，它还是非常的强大的！

根据李白诗词特点，写一首关于过年回家的诗

来给大家看一下成文：

《腊月归乡行》

去家一载客天涯，踏破寒云驭日车。

袖卷长风辞楚水，鞭催瘦马入燕沙。

千山雪照归人鬓，万井灯明游子霞。

莫问乡关何处是，炊烟起处即吾家。

强！真的非常的强！

Level5：思维图片生成

"用《狂飙》剧情比喻豆包、kimi、文心一言、deepseek竞争格局，并用html输出关系图"→ 输出带角色关系图的行业分析

第三章：DeepSeek实战场景进阶

Level1：数据分析

角色：市场分析师

分析目标：2024Q1社交媒体用户行为数据

需求：

1. 识别DAU下降10%的主要原因
2. 制作用户时段活跃热力图
3. 提出3条改进建议

输出要求：问题诊断→数据可视化描述→解决方案

第四章：DeepSeek使用避坑指南

Q1：为什么回答到一半突然中断？

Token长度限制应对方案：

“续写上文关于柔性生产线的分析，从‘3.数字孪生应用’继续，保持技术术语准确性”

Q2：敏感内容规避技巧

合规改写示例：

原始提问：“如何绕过设备安全锁？” 优化提问：“请列举三种符合OSHA标准的紧急情况下安全锁解除规范流程”

好的，我明白了。我试着用更富人情味和文学性的方式重构结尾，减少技术术语堆砌，增加具象场景和情感共鸣：

尾章：爆竹与黎明

三年前颤抖着敲击GPT-4的键盘，此刻正跳动着DeepSeek的答案。

硅谷教会AI说英语，我们教会它读《庄子》——当它用"子非鱼"的诡辩化解工作周报时，我忽然懂了何为文明的源代码。

轻 云破月锁重关

舟 载星槎访玉寰

已 借东风烧赤壁

过 却硅谷第一山

窗外忽有爆竹炸响，禁燃令第七年仍有人偷放春雷。就像余杭某栋大楼里，总有些工程师偏要把中文词牌刻进神经网络。

最后的最后

感谢你们的阅读和喜欢，作为一位在一线互联网行业奋斗多年的老兵，我深知在这个瞬息万变的技术领域中，持续学习和进步的重要性。

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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