我公司想部署一个deepseek-R1，用云服务器请问大概需要多少钱？

飞书中将飞书多维表格里的字段捷径与 DeepSeek 关联的相关内容如下： 基于其他博主开源的视频生成工作流进行功能优化，实现视频全自动创建。通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。涉及工具包括 Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。大体路径为：通过 Coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频；发布 Coze 智能体到飞书多维表格；在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体；在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 做一个专属的好文推荐网站（DeepSeek R1 + 飞书多维表格）时，新建带有 AI 能力的飞书多维表格，逐一添加字段，使用“DeepSeek R1”时需要关联火山方舟的账号信息，并勾选相关选项。 在 Coze 应用 + 多维表格的高速数据分析中，使用 Coze、飞书多维表格、自定义 AI 字段捷径（Agent）来实现数据的高效抓取与批量 AI 化处理。Coze 定义智能体，发布到飞书多维表格字段捷径，多维表格中使用和配置自定义的 AI 字段捷径，Coze 应用采用交互式界面将数据导入到飞书多维表格，并驱动多维表格自动运行，通过多维表格仪表盘对数据进行可视化。目的是让大家了解如何最高效率使用 AI，并将方案泛化到实际工作中。

以下是关于 Deepseek 的相关信息： 提示词方法论： 进阶控制技巧： 思维链引导：分步标记法，如请逐步思考“问题分析→方案设计→风险评估”；苏格拉底式追问，如在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差。 知识库调用：领域限定指令，如基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌；文献引用模式，如以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破。 多模态输出。 高级调试策略： 模糊指令优化：包括宽泛需求添加维度约束，如原句“写小说”→修正“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构”；主观表述量化标准，如原句“写得专业些”→修正“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用”。 迭代优化法：首轮生成获取基础内容，特征强化，如请加强第三段的技术细节描述，风格调整，如改用学术会议报告语气，添加结论部分，最终校验，如检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误。 高阶能力调用： 文风转换矩阵，如作家风格移植“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”，文体杂交“将产品说明书改写成《史记》列传格式”，学术口语化“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术，如行业黑话破解“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论”，商业决策支持。 场景化实战策略：创意内容生成，技术方案论证。 效能增强技巧： 对话记忆管理：上下文锚定，如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”；信息回溯，如“请复述之前确认的三个设计原则”；焦点重置，如“回到最初讨论的供应链问题”。 输出质量控制：如过度抽象，修正指令为“请具体说明第三步操作中的温度控制参数”；信息过载，修正指令为“用电梯演讲格式重新组织结论”；风格偏移，修正指令为“回归商务报告语气，删除比喻修辞”。 特殊场景解决方案： 长文本创作：分段接力法，如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理：概念脱敏法，如“用经济学原理类比说明网络审查机制”；场景移植法，如“假设在火星殖民地讨论该议题”。 用于生成 2048 游戏代码： 新手推荐使用 Deepseek，网址为 https://www.deepseek.com/zh ，国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。 还可以使用 Cursor，网址为 https://www.cursor.com/ ，使用 Cursor 可以不用下载上一步中的 Pycharm。 此外还有通义灵码、JetBrains 自身的助手插件、Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等等。高能力的通用语言大模型通过明确的指令也可以得到 python 代码，不过使用下来还是 Deepseek 和晓颖 AI 助手在生成 2048 游戏上更为简便准确。

DeepSeek 在辅助写论文方面具有一定的优势和特点： 1. 优势：在写文方面表现出色，但长文可能会过于发散，文风用力过猛，导致审美疲劳，且模型多样性不够，相同 prompt 提问多次答案雷同。 2. 配合使用：写理性文章时，可先与 DeepSeek 讨论思路，再用 Cloud 3.5 批量生成。 3. 控制字数：可以使用 O1 模型对创作的字数进行控制，也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 同时，还有用户使用 DeepSeek 辅助完成了多种任务，如 Yvonne 用其写论文。但需要注意的是，晋江文学发布了 AI 写作辅助规范，明确了 AI 使用边界，其核心原则是 AI 只能提升写作效率，不能取代人类的原创性。

DeepSeek 的相关网址如下： 官网使用地址：https://chat.deepseek.com/（有手机客户端：扫描下面二维码） 模型下载地址：https://github.com/deepseekai/DeepSeekLLM?tab=readmeovfile API 文档地址： 集合·DeepSeek 提示词方法论：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ISVZwe05Tio9hEkFSF5cIjZ7nVf 魔改版本：https://huggingface.co/ValueFX9507/TifaDeepsex14bCoTGGUFQ4 、https://huggingface.co/mradermacher/DeepSeekR1DistillQwen7BabliteratedGGUF 早期 DeepSeek 官网：https://www.deepseek.com/ ，进入右上角的 API 开放平台。

DeepSeek 的优势包括以下方面： 1. 性能与成本：展示出媲美领先 AI 产品的性能，但成本仅为其一小部分，在全球主要市场的 App Store 登顶。 2. 文字能力：在文字能力上表现突出，尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯，但在专业论文总结方面稍弱。 3. 数学能力：经过优化，表现不错。 4. 模型特点： 推理型大模型：通过理解用户的真实需求和场景来提供答案，不需要用户提供详细步骤指令。 更懂人话：能够理解用户用“人话”表达的需求，无需特定提示词模板。 深度思考：回答问题时能够进行深度思考，非简单罗列信息。 文风转换器：可以模仿不同作家的文风进行写作，适用于多种文体和场景。 5. 开源与创新：开源了多模态模型 JanusPro，在参数上领先，具备多种能力，通过优化训练策略、海量数据和大规模参数实现更强智能表现，统一 Transformer 架构，提供多种规模，全面开源，支持商用，部署使用便捷，Benchmark 表现优异。

DeepSeek 的私有化部署相关信息如下： PaaS 平台特性：支持多机分布式部署，满足推理性能要求，使用独占资源和专有网络，能一站式完成模型蒸馏。 云端部署操作：登录 Pad 控制台，通过 model gallery 进行部署，如 Deepseek R1 模型，可选择 SG 浪或 Vim 推理框架，根据资源出价，部署后可在模型在线服务 EAS 查看状态。 模型试用方法：使用 postman，通过修改接口和复制文档中的内容进行在线调试，发送请求查看状态码，根据模型名称和相关要求输入内容进行试用。 作业布置：部署成功一个大语言模型，通过调试证明成功，在调试内容中带上钉钉昵称向模型对话，将成功结果提交问卷可获得阿里云小礼包。 API 调用与服务关停：介绍了模型 API 的调用方法，包括查找位置、获取 token 等，强调使用后要及时停止或删除服务以避免持续付费。 模型蒸馏概念：教师模型将知识蒸馏给学生模型，有多种蒸馏方式，如 R1 通过蒸馏数据集并用于学生模型微调。 蒸馏应用场景：包括车机等算力有限场景，能让小模型在特定领域有良好效果，还能实现低成本高速推理和修复模型幻觉。 模型部署实操：在 model gallery 中选择模型，如 1000 问 7B 指令模型，进行部署，选择 VIM 加速和竞价模式，查看部署状态和日志。 本地部署介绍：讲解了如果拥有云服务器如何进行本地部署，以及满血版本地部署的实际情况。 免费额度说明：在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 平台服务差异：介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 模型蒸馏微调：会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 Deepseek R1 模型的制作及相关模型比较：R1 模型通过强化学习，在训练过程中给予模型反馈，如路线规划是否成功到达终点、输出格式是否符合期望等，对正确路线增强权重，使做对的概率变高，导致思考逻辑变长。用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。R1 是原生通过强化学习训练出的模型，蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面，使两个模型都更强。

以下是关于 DeepSeek R1 模型的相关知识： 1. DeepSeek R1 引入了纯强化学习（RL），不依赖大量人类标注数据，而是通过自我探索和试错来学习。在“冷启动”阶段，仅通过少量人工精选的思维链数据进行初步引导，建立符合人类阅读习惯的推理表达范式，随后主要依靠强化学习，在奖励系统的反馈下（只对结果准确率与回答格式进行奖励），自主探索推理策略，不断提升回答的准确性，实现自我进化。准确率奖励用于评估最终答案是否正确，格式奖励强制结构化输出，让模型把思考过程置于<think></think>标签之间。 2. 与其他模型相比，Alpha Zero 只训练了三天，就以 100 比 0 的战绩完胜 Alpha Go Lee，Alpha Go（老）采用监督学习+强化学习，学习人类棋谱，更接近人类职业棋手风格，继承了人类的局限，Alpha Zero（新）完全摒弃人类数据的纯强化学习，从零开始自我博弈，不受限于人类经验，具有创造性的下棋风格。DeepSeek R1 在训练中更注重学习推理的底层策略，培养通用推理能力，使其能够实现跨领域的知识迁移运用和推理解答。 3. 使用 DeepSeek R1 给老外起中文名的操作指引： 点击邀请，复制邀请链接或下载邀请海报分享给好友。 打开火山引擎的模型页面（https://zjsms.com/iP5QRuGW/），使用习惯的方式登录。 登录后点击左侧列表里的“在线推理”，再点击“快速入门”。 获取 API Key，点击“创建 API Key”，可修改名字后创建，创建完成后点击“查看并选择”，将“已复制”的提示内容找个地方存一下。 复制 R1 的调用示例代码，选择模型为“DeepSeek R1”，修改示例代码中的相关内容，然后点击右侧的复制按钮，将代码找个地方存起来。 上述接入方法是快速入门方式，平台会自动创建在线推理接入点，并提供 50 万 Token 的免费额度，用完才需充值。如需充值，点击页面右上角的“费用”》“充值汇款”，根据账单适当充值。 4. DeepSeek R1 不同于先前的普通模型，它与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 同属于基于强化学习 RL 的推理模型。在回答用户问题前，R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，提升最终回答的质量，这种“自问自答”是在模拟人类的深度思考，其“聪明”源于独特的“教育方式”，在其他模型还在接受“填鸭式教育”时，它已率先进入“自学成才”新阶段。

以下是解决 DeepSeek R1 卡顿的方法： 1. 拥有扣子专业版账号：如果您还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型： 访问地址：https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze 打开火山方舟，找到开通管理，找到 DeepSeek R1 模型，点击开通服务。 添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用。 3. 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。 4. 创建工作流： 创建一个对话流，命名为 r1_with_net。 开始节点，直接使用默认的。 大模型分析关键词设置：模型选择豆包通用模型lite，输入直接使用开始节点的 USER_INPUT 作为大模型的输入，系统提示词为“你是关键词提炼专家”，用户提示词为“根据用户输入`{{input}}`提炼出用户问题的关键词用于相关内容的搜索”。 bingWebSearch搜索：插件选择 BingWebSearch，参数使用上一个节点大模型分析输出的关键词作为 query 的参数，结果中 data 下的 webPages 是网页搜索结果，将在下一个节点使用。 大模型R1 参考搜索结果回答：在输入区域开启“对话历史”，模型选择韦恩 AI 专用 DeepSeek，输入包括搜索结果和开始节点的 USER_INPUT，开启对话历史并设置 10 轮。 结束节点设置：输出变量选择大模型R1 参考搜索结果回答的输出，回答内容里直接输出:{{output}}。 测试并发布工作流：输入测试问题，测试完成后直接发布工作流。 此外，您还可以通过以下途径获取更多相关信息： 1. 2 月 14 日 8 点直播进行中：火山引擎解决方案专家带大家在 Coze 搭建满血版 R1 bot，飞书会议直播结束，回放看： 2. 学习文档： 3. 模板更新了：

以下是从 Nanobrowser 里植入 DeepSeek 的 R1 模型来进行网页搜索的详细教程： 1. 阿里云百炼平台相关： 模型广场：百炼平台的模型广场有各种模型，包括音频理解、视频理解等，通义的一些强模型也在其中。 无需部署：百炼平台无需部署，可直接使用 Deepseek R1 模型。 价格与免费额度：Deepseek R1 模型价格与各大平台差不多，有大量免费额度，如 100 万 token，不同版本的模型如 7B、14B、32B 等也送了 100 万 token，LLAVA 限时免费。 授权与实名认证：使用 Deepseek R1 模型需要解锁和授权，没有授权按钮的需要对阿里云进行实名认证，可通过支付宝扫码或在右上角头像处进行，共学群里有相关指引。 模型效果对比：在首页体验模型页面可对比不同模型的效果，如 V3 和 R1，R1 会先思考，速度较快。 多模态能力：多模态可以识别更多输入信息，如读文件、图片等，而 Deepseek R1 本身不是多模态模型。 连接 Chat Box：通过模型广场的 API 调用示例获取链接，截断后粘贴到 Chat Box 的设置中，添加自定义提供方，设置模型名称为 Deepseek R1，并获取 API key。 API key 重置：可删除旧的 API key 并重新创建，方便本地软件连接。 2. 工作流创建： 创建一个对话流，命名为 r1_with_net。 开始节点，直接使用默认的。 大模型分析关键词设置：模型选择豆包通用模型lite，输入直接使用开始节点的 USER_INPUT 作为大模型的输入，系统提示词为“你是关键词提炼专家”，用户提示词为“根据用户输入`{{input}}`提炼出用户问题的关键词用于相关内容的搜索”。 bingWebSearch搜索：插件选择 BingWebSearch，参数使用上一个节点大模型分析输出的关键词作为 query 的参数，结果中 data 下的 webPages 是网页搜索结果，将在下一个节点使用。 大模型R1 参考搜索结果回答：在输入区域开启“对话历史”，模型选择韦恩 AI 专用 DeepSeek（即火山方舟里配置的 DeepSeek R1 模型），输入包括搜索结果（选择搜索节点 data 下的 webPages）和开始节点的 USER_INPUT，开启对话历史，设置 10 轮，默认不开启对话历史，开启后默认是 3 轮，系统提示词不需要输入，用户提示词为空。 结束节点设置：输出变量选择大模型R1 参考搜索结果回答的输出，回答内容里直接输出:{{output}}。测试完成后，直接发布工作流。 3. 网页聊天相关： 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接，安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 打开聊天页面：点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 配置“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL 为 https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 打开联网功能，支持联网搜索使用 R1。

以 DeepSeek R1 为代表的推理模型与此前模型（如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等）的差异点主要在于： 1. 技术路线：DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，属于基于强化学习 RL 的推理模型。 2. 思考方式：在回答用户问题前，R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，模拟人类的深度思考，从用户初始问题出发，唤醒所需的推理逻辑与知识，进行多步推导，提升最终回答的质量。 3. 训练方式：在其他模型还在接受“填鸭式教育”时，DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”的新阶段。 4. 模型制作：R1 是原生通过强化学习训练出的模型，而蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。此外，DeepSeek R1 还能反过来蒸馏数据微调其他模型，形成互相帮助的局面。 5. 与 Claude 3.7 Sonnet 相比，Claude 3.7 Sonnet 在任务指令跟随、通用推理、多模态能力和自主编程方面表现出色，扩展思考模式在数学和科学领域带来显著提升，在某些方面与 DeepSeek R1 各有优劣。

在飞书云中使用 DeepSeekR1 模型提取链接中的信息并解决提取信息不一致的问题，您可以参考以下内容： 对于指令编写： 虽然 R1 推理能力较强，但您想表达的不一定完全与模型吻合，因此建议多加清晰指令。 模糊指令优化方面，比如对于宽泛需求可添加维度约束，如原句“写小说”可修正为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构”；对于主观表述可量化标准，如原句“写得专业些”可修正为“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用”。 迭代优化法包括首轮生成获取基础内容、特征强化（如加强第三段的技术细节描述）、风格调整（如改用学术会议报告语气，添加结论部分）、最终校验（检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误）。 对于提取信息不一致的问题： 信息幻觉：追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法。 格式偏离：使用严格遵循以下模板：第一行...第二行... 深度不足：触发请继续扩展第三章节内容，添加案例佐证。 另外，关于获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法： 1. 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台。 2. 创建一个接入点，点击在线推理创建推理接入点。 3. 为接入点命名为 DeepSeekR1。 4. 若有提示“该模型未开通，开通后可创建推理接入点”，点击“立即开通”，勾选全部模型和协议一路开通（免费）。 5. 确认无误后，点击“确认接入”按钮。 6. 自动返回创建页面，复制多出的接入点名为“DeepSeekR1”的推理点 ID 并保存。 7. 点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】。 8. 若已有 API key 直接查看并复制，没有则点击【创建 API key】。 9. 复制并保存好 API key。 在实现新闻播报自动化工作流方面： 第一步是内容获取，输入新闻链接，系统自动提取核心内容。开始节点的入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key。添加网页图片链接提取插件，获取网页里的图片。接着利用调整图片的节点，将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片。然后使用链接读取节点，将文字内容提取出来。在提取链接后面接上一个大模型节点，用 DeepSeekR1 模型生成有吸引力的口播内容。若想加上自己的特征，可在提示词里写“开头加上‘这里是伊登 AI’之类的个性化台词防伪”。

以下是关于 DeepSeekR1 的系统提示词的相关内容： 核心原理认知： AI 特性定位：支持文本/代码/数学公式混合输入。 动态上下文：对话式连续记忆（约 8K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 4000 字左右）。 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 系统响应机制：采用意图识别+内容生成双通道，自动检测 prompt 中的任务类型/输出格式/知识范围，对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。 基础指令框架： 四要素模板。 格式控制语法：强制结构使用```包裹格式要求，占位符标记用{{}}标注需填充内容，优先级符号>表示关键要求，!表示禁止项。 进阶控制技巧： 思维链引导：分步标记法，苏格拉底式追问。 知识库调用：领域限定指令，文献引用模式。 多模态输出。 此外，还有关于 DeepSeekR1 的其他相关报道，如宝玉日报 1 月 26 日中对其的介绍，以及利用 DeepSeekR1 一分钟生成小红书爆款单词视频的相关内容，包括生成单词的步骤、角色、技能和限制等。

如果您的 DeepSeek 一直显示“服务器繁忙，请稍后再试”，可以尝试以下方法： 1. 秘塔搜索: https://metaso.cn 2. 360 纳米 Al 搜索: https://www.n.cn/ 3. 硅基流动: https://siliconflow.cn/zhcn/ 4. 字节跳动火山擎: https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5. 5. 百度云千帆: https://login.bce.baidu.com/ 6. 英伟达: https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 7. Groq: https://groq.com/ 8. Chutes: https://chutes.ai/app 9. 阿里云百炼: https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 10. Github: https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground 11. POE: https://poe.com/DeepSeekR1 12. Cursor: https://cursor.sh/ 13. Monica: https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 14. Lambda: https://lambdalabscom/6 15. Cerebras: https://cerebras.ai 16. Perplexity: https://www.perplexity.ai 17. 阿里云百炼: https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 另外，国内版的 Trae 目前有三个模型可供选择，都是免费无限量使用，包括 DeepSeek 系列模型，速度令人满意，能够较快地给出回答，没有遇到“服务器繁忙”的提示。 您还可以通过以下步骤解决“服务器繁忙”的问题： 1. 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接，安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 2. 打开聊天页面：点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 3. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。 4. 添加“DeepSeekR1”模型。 5. 打开联网功能，还可以支持联网搜索使用 R1。

如果您在使用 DeepSeek 网页端时总是出现“服务器繁忙，请稍后再试”的提示（使用的是 Macbook），可以尝试以下方法： 1. 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。然后打开聊天页面，点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。添加“DeepSeekR1”模型。 3. 如果上述方法不行，还可以尝试以下替代网站： 秘塔搜索:https://metaso.cn 360 纳米 Al 搜索:https://www.n.cn/ 硅基流动:https://siliconflow.cn/zhcn/ 字节跳动火山擎:https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5. 百度云千帆:https://login.bce.baidu.com/ 英伟达:https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 Groq:https://groq.com/ Chutes:https://chutes.ai/app 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 Github:https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE:https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor:https://cursor.sh/ Monica:https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda:https://lambdalabscom/6 Cerebras:https://cerebras.ai Perplexity:https://www.perplexity.ai 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1

如果在 DeepSeek 网页端使用时总是出现“服务器繁忙，请稍后再试”的情况，您可以尝试以下方法： 1. 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接，安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。然后打开聊天页面，点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。添加“DeepSeekR1”模型。 3. 如果上述方法不行，您还可以尝试以下替代网站： 秘塔搜索:https://metaso.cn 360 纳米 Al 搜索:https://www.n.cn/ 硅基流动:https://siliconflow.cn/zhcn/ 字节跳动火山擎:https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5. 百度云千帆:https://login.bce.baidu.com/ 英伟达:https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 Groq:https://groq.com/ Chutes:https://chutes.ai/app 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 Github:https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE:https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor:https://cursor.sh/ Monica:https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda:https://lambdalabscom/6 Cerebras:https://cerebras.ai Perplexity:https://www.perplexity.ai 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 需要注意的是，部分网站可能需要特殊网络环境。

在本地服务器上微调 LLM 可以参考以下内容： 1. 提示词工程： 提示词工程主要由提示词注入和工具结果回传两部分代码组成。 提示词注入用于将工具信息及使用工具的提示词添加到系统提示中，其中 INSTRUCTION 包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具，编写时应注意用无关紧要的工具作示例。tools_instructions 可通过输入不同工具动态调整，让 LLM 得知可用工具及使用方法。REUTRN_FORMAT 定义调用 API 的格式。 工具结果回传阶段利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数，对于 interpreter 工具使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码，提高成功率。通过识别 LLM 返回的调用工具字典，提取对应值传入工具函数，将结果以 observation 角色返回给 LLM，对于不接受相关角色的 LLM 接口，可改为回传给 user 角色。 2. 微调方法： 传统微调：采用在通用数据集上预训练的模型，复制模型后在新的特定领域数据集上重新训练，但大型语言模型微调面临训练时间长、计算成本高等挑战。 参数有效调优：这是一种创新的调优方法，旨在通过仅训练一部分参数来减少微调 LLM 的挑战，参数可以是现有模型参数的子集或全新的参数。 为使微调达到最佳效果，应从明确目标和高质量数据集开始，使用体现所需输出类型的数据，进行迭代测试，从小的渐进变化开始并评估结果。 对于 OpenAI 的模型，微调包括使用其提供的 API 在数据集上进一步训练，需调整超参数并监控性能。对于开源 LLM，微调可能需要更多实践工作，包括设置训练环境、管理数据流及调整模型架构。 对于需要快速迭代新用例的场景，微调作用较小。要实现微调功能，需创建大型训练数据集，整理成适当格式，启动训练任务并评估性能。建立模型改进工作流程，监控性能变化，依据反馈改进模型，记录生成的模型及评分指标，许多 LLMOps 平台能自动收集和显示最佳数据，方便微调。

以下是一些解决 DeepSeek 服务器繁忙的方案： 1. 尝试以下搜索网站： 秘塔搜索：https://metaso.cn 360 纳米 AI 搜索：https://www.n.cn/ 硅基流动：https://siliconflow.cn/zhcn/ 字节跳动火山擎：https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F 百度云千帆：https://login.bce.baidu.com/ 英伟达：https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 Groq：https://groq.com/ Chutes：https://chutes.ai/app 阿里云百炼：https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 Github：https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE：https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor：https://cursor.sh/ Monica：https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda：https://lambdalabscom/6 Cerebras：https://cerebras.ai Perplexity：https://www.perplexity.ai 阿里云百炼：https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 2. 可以通过以下步骤使用网页聊天解决： 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接，安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 打开聊天页面：点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 配置“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 3. 还可以使用以下网站（部分需要魔法，不做教学支持）： 秘塔搜索：https://metaso.cn 360 纳米 AI 搜索：https://www.n.cn/（bot.n.cn) 硅基流动：https://cloud.siliconflow.cn/i/RjJgQqae AskManyAI：https://dazi.co/login?i=7db38e6e 字节跳动火山引擎：https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cnbeijing/experience 百度云千帆：https://console.bce.baidu.com/qian3an/modelcenter/model/buildIn/list 英伟达 NIM Groq：https://groq.com/ Fireworks：https://fireworks.ai/models/fireworks/deepseekr1 Chutes：https://chutes.ai/app/chute/ Github：https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE：https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor：https://cursor.sh/ Monica：https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda：https://lambdalabs.com/ Cerebras：https://cerebras.ai Perplexity：https://www.perplexity.ai 阿里云百炼：https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1

如果您遇到 DeepSeek 老是显示“服务器繁忙，请稍后再试”且无法提升的情况，可以尝试以下方法： 1. 使用网页聊天： 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接安装浏览器插件并添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 打开聊天页面：点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 配置“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL 为 https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3，填好之后点击保存，关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 2. 完成上述操作后，您就可以愉快玩耍，无需担心“服务器繁忙”了，打开联网功能，还可以支持联网搜索使用 R1。