‌DeepSeek复制代码后，只需粘贴到支持Python的环境（如Jupyter Notebook或PyCharm）中运行即可，关键步骤包括：检查依赖库、调整路径/参数、执行调试。‌

1. ‌环境准备‌
   确保已安装Python（建议3.8+版本）和代码所需的第三方库（如PyTorch、Transformers）。可通过pip install -r requirements.txt快速安装依赖。

2. ‌代码粘贴与修改‌
   将复制的代码粘贴到IDE中，重点检查以下部分：

   • ‌路径设置‌：修改文件读取/保存路径（如data_path = "./your_file.csv"）。
   • ‌参数调整‌：根据任务需求修改超参数（如学习率、批次大小）。

3. ‌运行与调试‌
   直接执行代码，若报错需检查：

   • 依赖库版本是否匹配（如TensorFlow 2.x与1.x的API差异）。
   • 硬件兼容性（如CUDA版本是否支持GPU加速）。

4. ‌验证结果‌
   输出日志或可视化结果（如训练损失曲线），确认代码功能符合预期。

‌提示：若代码片段不完整，建议查阅官方文档补充上下文；复杂项目推荐使用Git克隆完整仓库，避免手动复制遗漏文件。‌