绕 DeepSeek 展开，涵盖其概述、行业赋能、专业工作赋能、综合创意场景赋能及模型部署等方面，多面介绍了 DeepSeek 在人工智能L域的应用与实践情况，重点讲解了DeepSeek本地化一步一步部署教程。
工具介绍： DeepSeek是一款具有强大推理能力的AI模型，其主要亮点在于能够支持完全本地化部署，从而有效保护用户数据隐私。
1. 本地部署的优势 本地部署方案的核心优势是数据隐私保护。在传统的云端AI推理中，数据往往需要上传至云端服务器，这样可能会面临数据泄露的风险。DeepSeek通过支持本地化部署，确保敏感数据不会上传至云端，从而大程度保障数据安全
2. 量化蒸馏模型应用 DeepSeek提供了多种量化蒸馏模型，包括8B、32B、70B等。每种模型适用于不同的硬件配置和应用需求。此份教程详细描述了不同配置下的性能要求，例如： 对于CPU，可以使用1.5B Q8或8B Q4模型。 对于GPU 4GB显存，8B Q4模型能够提供较好的推理效果。 更G配置的GPU（如24GB或40GB显存）则可以支持更大的模型（如32B Q8或70B Q4）
3. 本地部署实施过程 DeepSeek的本地部署过程相对简便，用户只需下载对应的部署包，安装所需的依赖项，并进行防火墙设置，确保数据安全。DeepSeek支持Windows、Linux和macOS操作系统，具有较G的兼容性和灵活性。安装过程中的设置包括： 确保本地部署包已包含所有必要的依赖项。 防火墙设置，禁止不必要的网络通信，以保障数据安全。 配置合适的硬件环境，特别是在显存和内存较大的情况下，能够支持更强的推理能力
4. 应用场景与技术应用 DeepSeek的应用场景非常广泛，尤其在自动化工作流和科研数据分析中表现突出。例如，DeepSeek能够集成到自动化工作流中，提升流程智能化水平，自动处理数据，提供准确的决策支持
5. 本地知识库的构建与API支持 DeepSeek还支持基于AnythingLLM的本地知识库搭建与API构建。用户可以将DeepSeek与自己的文档、笔记等内容结合，构建个性化的知识库。在实际应用中，DeepSeek可以通过API与企业的内部系统结合，为企业提供定制化的服务。
附件：天津大学《深度解读DeepSeek： 部署、使用、安全》,DeepSeek本地化一步一步部署教程
聚焦DeepSeek-R1模型,从功能优势,提示词技巧,部署方式到应用场景和前景,进行了多面且深入的阐述;参数规模大达6710亿,支持4bit量化压缩和动态模型切换技术
幼儿园公式-用8岁小孩能懂的话+用[常见物品]比喻+禁止说术语;广场舞大妈公式-比作广场舞+用吵架/买菜/跳操场景解释;追剧狂魔公式-用热播剧情节解释+让主角替代表专业概念
之前用的很多模型，都需要用结构化的提示词来对话,要清楚地告诉它，它的角色是什么,任务是什么,执行步骤是什么,需要注意什么等等,DeepSeek只需要告诉它你的目标是什么
人话指令——行动+L域+输出格式; Al 给你一堆看不懂的术语;把AI当成你的助手，明确任务、受众和呈现方式，它就能准确回应!;像教孩子一样引导Al
生成10个吸引眼球的[主题]标题，要求包含数字、情绪词和悬念;生成一个[时长]的短视频脚本，包含开场悬念+中间 反转+结尾行动号召;分析以下评论数据，总结出3个用户痛点和2个改进建议
DeepSeek 对我有帮助的核心能力,DeepSeek 的思考过程本身就给我很多启发,DeepSeek 认为自己需要因为使用者在中国而考虑更多文化因素
背景 +需求 +约束条件,提供与问题相关的时间、地点、人物、 事件等信息，帮助 DeepSeek更好地理解 问题的情境;身份 +任务 +要求 +例子,让它从特定的视角来回答问题
私有知识库在前AI时代就有⾮常多使⽤场景 ，尤其是企业内部知识、个人知识库等。结合⼀个优秀的 LLM之后 ，能够让知识检索和归纳上升⼀个台阶
DeepSeek 的提示词 (Prompt) 是指你输入给模型的指令或问题，模型会根据 这些提示词生成相应的回答。为了让 DeepSeek 更好地理解你的需求并给出满 意的回答，这里有一些使用提示词的技巧和建议
2025年AI智能体市场规模预计突破500亿美元，中国市场占比35%，增速D一。预计到2030年，AI智能体市场规模将达4710亿美元，2025 - 2030年的年复合增长率保持在40%以上
把一份投放数据上传给 deepseek,帮我分析一 下这个投放数据，有什么问题，有哪些特征，有什么建议,29 秒钟后,一份非常详细的分析内容,非常到位
只是上传了一份会议录音的文字版给 deepseek,deepseek 就会把会议的基本信息、各项议题提炼出来，并把每个议题下面的 工作项也列出来,还会加上会议总结
