​​DeepSeek开源代码为开发者提供了强大的AI模型支持，其核心优势在于开源免费、多语言兼容和高效部署。​​ 无论是Python、Node.js还是Curl调用，都能快速集成到项目中，且支持流式输出和模型微调，适合从初学者到专业开发者的全场景需求。

1. ​​环境准备与安装​​
   确保系统已安装Python 3.6+和Git工具，通过git clone拉取DeepSeek仓库，运行pip install -r requirements.txt安装依赖。配置文件config.json可自定义模型路径和训练参数，适配不同任务需求。

2. ​​核心功能调用​​

   • ​​模型训练​​：执行python train.py --config config.json启动训练，实时监控精度提升。
   • ​​推理应用​​：使用python infer.py加载训练好的模型（如model.pth），输入数据（如图片或文本）即可生成预测结果。
   • ​​API集成​​：通过OpenAI兼容的SDK（需设置base_url为DeepSeek API地址），直接调用chat.completions.create实现对话或代码生成。

3. ​​进阶开发与优化​​
   支持多语言开发（如Node.js的openai包）、流式响应（设置stream=True）和模型微调工具。建议定期更新代码库以兼容最新功能，并通过max_tokens等参数控制输出质量与成本。

​​提示​​：访问DeepSeek官网获取最新API密钥，结合官方文档调试参数。若遇到依赖冲突，优先检查Python环境与库版本。