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DeepSeek的部署方式非常灵活，主要有两种：官方API调用和本地化部署。对于那些不想投入太多硬件资源和运维精力的用户，官方API调用是一个不错的选择。你只需要一个API密钥，通过互联网连接，就能调用DeepSeek的强大功能。这种方式的优点是简单快捷，不需要本地服务器，适合低频使用场景。但它的缺点也很明显，数据安全性依赖于传输加密，而且可能会受到官方服务器繁忙和网络延迟的影响。
如果你对数据安全和定制化能力有更高要求，本地化部署无疑是更好的选择。你可以将DeepSeek的开源模型权重文件下载到本地服务器，根据自己的需求进行微调和定制。这种方式虽然需要高端智算芯片的服务器和专职团队维护，但数据全程内网闭环，安全性更高，定制化能力也更强。你可以通过私有数据微调模型，开发定制插件，让DeepSeek更好地服务于你的业务需求。
使用DeepSeek时，有一些技巧可以让你事半功倍。首先，明确任务目标是关键。在提示词中清晰地描述任务类型和预期目标，避免模糊和冗长的描述。比如，如果你要为一位糖尿病患者制定个性化治疗计划，就要明确任务的每一步，从分析病史到制定方案，再到根据反馈调整方案。提供上下文和背景信息也很重要。AI需要足够的背景信息来理解任务场景，这样才能更准确地完成任务。
设定角色也是引导AI完成任务的有效方式。比如让AI扮演一名经验丰富的软件工程师，优化代码。规范输出格式、分步骤说明、注入领域知识、设定约束条件、结构化表达、提供示例以及多角色协作等方法，都能帮助你更精准地引导DeepSeek的输出，让它更好地服务于你的需求。
在AI的安全领域，有一个专门的分类，叫做“大模型安全”。它通过多种方式来防止价值观错位、越狱攻击、误用滥用以及AI自主意识风险等问题。它会避免生成带有社会偏见、隐私泄露或毒性内容的文本，也会防止被用于虚假信息传播或深度伪造等恶意活动。做好这些安全措施，能让DeepSeek在AI应用中更加可靠。
DeepSeek的实战表现如何呢？从报告中的实测结果来看，它在多种场景下都展现出了强大的能力。比如，在智慧公安场景中，它能够根据复杂的案例生成通俗易懂的反诈提示；在智慧税务场景中，它可以准确识别税收申报资料中的风险项；在教育场景中，它能够设计有趣的教学内容和互动游戏，帮助儿童提高逻辑思维能力。这些实测结果表明，DeepSeek不仅在理论上具有强大的功能，在实际应用中也能很好地发挥作用。
