DeepSeek AI 免费使用指南：开源大语言模型快速上手与部署实操

在快速发展的人工智能领域，获取强大的AI模型往往受到高昂费用和技术门槛的限制。然而，DeepSeek AI 的出现改变了这一现状。作为中国公司 DeepSeek 开发的一款现代语言模型，其性能媲美 OpenAI 等专有模型，同时通过开源特性让尖端 AI 技术触手可及。本文将详细介绍如何免费使用 DeepSeek AI，帮助您突破资金限制，体验这项技术的强大功能。

什么是 DeepSeek AI？

DeepSeek AI 是一系列大语言模型（LLM），以其在推理、数学、编程和常识任务中的卓越表现而闻名。它的独特之处不仅在于性能，还在于其开放性。DeepSeek 公司发布了多个开源版本，使研究者、开发者和爱好者无需承担高昂的商业 AI 服务费用即可使用。

DeepSeek 模型家族

以下是 DeepSeek 模型家族的主要成员：

DeepSeek-R1：第一代推理模型，参数规模从 1.5B 到 671B 不等。
DeepSeek-V3：优化通用对话的会话 AI 模型。
DeepSeek Coder：专为代码生成优化的编程模型。

基准测试显示，某些版本的性能已接近或达到大型 AI 公司昂贵专有模型的水平。

使用 Anakin AI：最简单的 DeepSeek 访问方式

对于没有技术背景或不想进行复杂配置的用户，Anakin AI 提供了最便捷的访问方式。

使用指南

访问 anakin.ai 并创建免费账户。
进入应用商店，搜索“DeepSeek”。
选择 DeepSeek-R1 或 DeepSeek-V3 等可用应用。
点击目标模型的“使用应用”按钮。
通过直观的聊天界面与模型即时交互。

Anakin AI 的优势

零安装配置：无需复杂的硬件或软件设置。
友好界面：适合新手和专家使用。
多模型支持：除 DeepSeek 外，还可访问多款 AI 模型。
免费使用额度：提供合理的免费使用配额。
自定义工作流：支持批量处理和自定义任务。

通过 Anakin AI，您可以轻松体验问答、内容生成、编程辅助等功能，而无需担心硬件配置。

通过 Ollama 本地运行 DeepSeek

如果您需要更高的隐私性、控制权和性能表现，可以选择通过 Ollama 在本地部署 DeepSeek 模型。

硬件需求

根据模型版本的不同，硬件需求如下：

小型模型（1.5B/7B/8B）：现代 CPU + 16GB 内存，建议配备 8GB 以上显存的 GPU。
中型模型（14B/32B）：需要 16-24GB 显存的高性能 GPU。
大型模型（70B）：需要 40GB 以上显存的高端 GPU。
完整 671B 模型：需企业级多 GPU 设备。

部署指南

安装 Ollama：根据官方文档完成安装。
运行模型：根据硬件选择合适的模型版本，例如：
```
ollama run deepseek-r1:1.5b
```
交互方式：加载模型后，通过命令行与模型交互。
管理命令：
- 查看模型：ollama list
- 删除模型：ollama rm deepseek-r1:7b
- 查看模型信息：ollama show deepseek-r1

图形界面增强

推荐以下工具提升用户体验：

Open WebUI：功能完善的 Web 交互界面。
LM Studio：桌面端管理工具。
MSTY.app：优化的 Ollama 图形界面。

以 Open WebUI 为例，运行以下命令启动服务：

docker run -d --name openwebui -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:latest

然后通过浏览器访问 http://localhost:3000。

云端平台方案

如果您没有合适的硬件，可以选择云端平台运行 DeepSeek 模型。

Google Colab（免费版）

安装必要的依赖：

!pip install transformers torch accelerate

调用示例代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

Hugging Face Spaces

创建 Hugging Face 账户。
新建 Space，选择 Gradio 框架。
按模板构建交互界面。

开发 RAG 应用

通过 LangChain 集成 DeepSeek 模型，开发基于检索增强生成（RAG）的应用。

安装

pip install langchain langchain-community langchain-deepseek-official

文档处理示例

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader

向量存储

embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")

使用 NVIDIA NIM 集成 DeepSeek

NVIDIA NIM 提供免费 API 密钥，便于开发者调用 DeepSeek 模型。

使用流程

注册 nim.nvidia.com。
选择 DeepSeek 模型并生成 API 密钥。

通过 LangChain 或 REST API 调用模型，例如：

llm = ChatNVIDIA(model="deepseek-ai/deepseek-r1", api_key="your_key")

其他 API 渠道

Perplexity API：提供慷慨的免费层级。
DeepSeek 官方平台：定期为开发者提供免费额度。

模型优化与社区资源

为提升模型运行效率，您可以利用以下工具和技巧：

量化工具：使用 GPTQ/AWQ 等方法将模型压缩为 4/8-bit 版本，降低内存需求。
控制上下文长度：减少内存占用。
启用 GPU 加速：即使是老旧显卡也能显著提升运行速度。

此外，加入 Discord 社区，与其他用户交流硬件优化技巧和开发经验。

总结

DeepSeek AI 通过开源模式打破了 AI 技术的获取壁垒，为个人和研究机构提供了接触前沿技术的机会。无论是通过 Anakin AI 的便捷体验、Ollama 的本地部署，还是云端平台的弹性扩展，您都能找到适合自己的使用方式。

记住，最具价值的 AI 应用诞生于模型与您独特数据和问题的结合。本指南只是起点，真正的创新始于您的实践与探索。

原文链接: http://anakin.ai/de/blog/how-to-use-deepseek-ai-for-free-ru/