​​通过准备数据、配置环境、上传处理及安全控制，可以高效为DeepSeek投喂数据以优化模型表现，重点在于数据格式选择、工具安装配置及分批投喂策略。​​

数据准备阶段需明确格式与质量：DeepSeek兼容PDF、TXT、Word等常见格式，选择时纯文本用TXT，图文资料用PDF，结构化数据用Excel或PPT；同时确保内容准确、相关且规范，避免错误或不完整的输入影响模型效果。

环境配置依赖Ollama和AnythingLLM：Ollama用于在本地运行大模型，需从官网下载对应系统版本并验证安装；AnythingLLM负责数据管理与上传，按流程安装后创建工作区并完成基础设置。

数据上传通过AnythingLLM操作：在平台内设置模型参数时，选择Ollama为提供商并指定DeepSeek版本，嵌入模式设为“nomic-embed-text”；点击上传按钮添加文件，确认后勾选并执行“Move to Workspace”及“Save and Embed”完成融合。

注意事项确保安全高效：单次投喂控制数据量（建议几百MB），分批处理以防内存不足；脱敏处理敏感信息，防止隐私或商业机密泄露。合理投喂可显著提升模型针对性与性能。