一文搞懂怎么入门大模型

在人工智能飞速发展的当下，大模型已然成为推动众多领域创新变革的核心力量。无论是在智能客服、内容创作，还是数据分析、科学研究等方面，大模型都展现出了令人瞩目的能力。对于渴望踏入大模型领域的初学者而言，构建一个系统且全面的入门路径至关重要。接下来，我们将以 DeepSeek 为例，详细阐述如何系统地入门大模型。

一、理论基础：搭建认知框架

在深入实践之前，理解大模型的基础理论是关键。大模型，通常指具有海量参数的深度学习模型，其核心优势在于强大的特征提取与模式识别能力。以 Transformer 架构为基础，它打破了传统循环神经网络（RNN）在处理长序列数据时的局限性，通过自注意力机制（Self-Attention），让模型能够同时关注输入序列的不同部分，极大提升了对上下文信息的理解能力。

架构类型	处理长序列能力	并行计算能力	上下文理解能力
循环神经网络（RNN）	有限，存在梯度消失 / 爆炸问题	低	较弱
长短期记忆网络（LSTM）	有所改善，但仍受限	较低	一般
Transformer 架构	强	高	强

DeepSeek 正是基于 Transformer 架构进行优化，通过动态路由机制，将 670 亿参数拆分为多个功能化子网络，即混合专家架构（MoE）。在处理复杂任务时，该架构可自动识别输入特征，仅激活 3 - 5 个最相关的专家模块，在保持模型规模的同时，将计算资源消耗降低至原有密集架构的 30% 以下，显著提升了处理效率与准确性。

二、开发环境搭建：筑牢实践根基

（一）设备要求

电脑端：

处理器：多核心处理器是标配，四核及以上为佳。在处理大规模数据和复杂模型运算时，多核心能够并行处理任务，大幅缩短运算时间。例如，在训练一个中等规模的语言模型时，四核处理器相比单核处理器，训练速度可提升数倍。

GPU：高性能 GPU 不可或缺，如英伟达系列且支持 cuda 加速。以 DeepSeek 模型训练为例，配备英伟达 RTX 40 系列 GPU，借助其强大的并行计算能力，可使训练速度提升数倍，同时支持 FP8 混合精度计算，有效降低显存占用达 40%。

内存：16GB 及以上内存是保障系统流畅运行的基础。在处理大型模型和大量数据时，充足的内存可避免因内存不足导致的程序卡顿甚至崩溃。若进行复杂的多模态数据处理，32GB 甚至更高的内存配置将更具优势。

硬盘：预留至少 50GB 固态硬盘空间。模型文件、训练数据以及运行过程中产生的临时文件都需要大量的存储空间。并且，固态硬盘的高速读写特性能够加快数据的读取与存储速度，提升整体运行效率。

操作系统：Windows 10 或更高版本、macOS 10.15 或更高版本，以及 Linux（推荐 ubuntu 18.04 及以上）均能满足需求。不同操作系统在软件兼容性和性能表现上略有差异，可根据个人使用习惯和开发需求进行选择。

手机端：确保为 iOS 或安卓主流版本，并具备足够的存储空间，以保证 DeepSeek 应用的顺利安装与稳定运行。

（二）软件安装

编程语言与框架：Python 是大模型开发的首选语言，其丰富的库和简洁的语法极大地降低了开发难度。同时，需安装 cuda 工具包，为 GPU 加速提供支持。此外，深度学习库如 tensorflow、pytorch 等也是必备，它们为构建和训练大模型提供了丰富的工具与函数，如在使用 pytorch 搭建神经网络模型时，可利用其简洁的 API 快速定义模型结构、设置优化器和损失函数等。

DeepSeek 相关软件：

网页端：打开常用浏览器，在地址栏输入 DeepSeek 官网网址 “DeepSeek”，即可直接进入网页版，无需下载安装，只要网络稳定，就能随时使用，十分便捷。

手机 APP：

iOS 系统：打开苹果 App Store，在搜索栏中输入 “deepseek - r1” 或 “深度求索”，找到官方应用后点击下载并安装。

安卓系统：可以在华为应用商店、小米应用商店等各大安卓应用市场，搜索 “deepseek” 进行下载；也能通过 DeepSeek 官网获取安装包，完成下载后，按照系统提示进行安装操作。安装时务必认准开发者名称 “深度求索” 或 “deepseek”，防止下载到山寨应用。

本地部署（以 Windows 系统通过 Ollama 部署 DeepSeek - R1 为例）：

下载 Ollama：打开浏览器搜索 ollama，点击右上角 “Download” 按钮，根据系统版本下载安装包。下载完成后，双击安装文件，依照安装向导的提示，完成安装操作。安装完成后，在终端（如 Windows 的命令提示符）输入【ollama - v】，若显示版本信息，则说明安装成功。

下载模型：在终端输入【ollama run deepseek - r1】，即可下载默认 7B 参数规格模型。倘若需要下载其他参数规格的模型，比如 14B 模型，可输入【ollama run deepseek - r1:14b】 。

开启聊天：模型下载完成后，在终端出现【>>> 】符号后，即可在其后输入问题、指令等内容，开始与 DeepSeek 进行交互。

（三）注册与登录

网页端注册：进入 DeepSeek 官网后，点击页面右上角的 “注册 / 登录” 按钮。按照提示填写手机号或邮箱，设置密码，完成相关验证步骤，即可成功注册并登录，免费使用基础功能。若想体验部分高级功能，可能需要额外付费。

手机 APP 注册：打开安装好的 DeepSeek app，在登录界面点击 “注册” 选项。若选择手机号注册，输入手机号码，接收并填写验证码，然后设置密码；若使用邮箱注册，填写邮箱地址、设置密码并完成邮箱验证。另外，也支持微信快捷登录，点击微信登录按钮，按照提示授权即可完成登录。

三、模型选择与理解：把握核心工具

大模型种类繁多，不同模型在架构、参数规模、应用场景等方面存在差异。以 DeepSeek 为例，其具备多种模型版本，如 R1、V3 等。R1（671B 满血版）参数规模庞大，在逻辑推理、代码生成等高复杂度任务上表现卓越，适用于专业领域的深度分析与开发；V3 则针对通用对话场景进行优化，能够更好地满足日常交流、智能客服等场景的需求。

模型版本	参数规模	擅长领域	适用场景
R1（671B 满血版）	6710 亿	逻辑推理、代码生成、复杂数据分析	科研项目、软件开发、专业咨询
V3	适中	通用对话、文本生成、简单问答	智能客服、日常交流、内容创作辅助
Qwen32B 蒸馏版	相对较小	轻量级任务、对响应速度要求高的场景	移动设备端应用、快速查询类功能

在选择模型时，需依据自身需求与任务特点进行判断。若从事科研工作，需要处理复杂的逻辑推理和数据分析任务，R1 版本可能更为合适；而若只是用于日常的信息查询和简单的文本交互，V3 或 Qwen32B 蒸馏版便能满足需求。

四、数据准备：喂养模型的 “燃料”

高质量的数据是大模型发挥性能的关键。数据的质量、规模和多样性直接影响模型的训练效果。在准备数据时，首先要明确数据来源，可从公开数据集、自有业务数据等渠道获取。例如，在构建一个行业专属的智能体时，除了使用公开的通用数据集进行预训练，还需收集大量该行业的专业文档、案例数据等，以增强模型对行业知识的理解。

数据预处理也是不可或缺的环节，包括数据清洗、标注、分词等步骤。数据清洗用于去除数据中的噪声、重复数据和错误信息；标注则根据任务需求，为数据添加相应的标签，如在情感分析任务中，标注文本的情感倾向（积极、消极或中性）；分词是将连续的文本序列拆分成独立的词汇单元，以便模型进行处理。以中文文本处理为例，可使用 jieba 等分词工具进行分词操作。

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五、构建智能体的平台选择：拓展应用场景

（一）支付宝百宝箱智能体开发平台

操作步骤：

登录百宝箱智能体开发平台（tbox.alipay.com），点击 “使用专业版”。此时在 “应用广场”，能看到百宝箱新增 DeepSeek R1 和 V3 等模型的温馨提示。

点击 “新建应用”，可创建 “对话型” 应用，填写应用的 “名称” 和 “功能介绍” 后，点击 “确定”。

在应用的编辑页面选择 DeepSeek R1 满血版，同时也可根据需要选择其他模型。完成这一步后，就可与自己的智能体开始对话。由于选择的是 DeepSeek - R1 满血版，每次提问都能看到思维链，它体现了模型的思考过程（思维链默认展开，也可点击收起），完成思考过程后，智能体再给出正式回答。构建完智能体之后，还能通过右上角的 “发布”，一键发布到支付宝小程序等平台。

若想让智能体实现联网功能，可选择新建 “工作流” 应用。然后插入 “文本大模型” 节点，在 “模型选择” 中选择 DeepSeek R1 满血版（也可切换其他模型）。先将 “工作流” 切换为 “对话” 模式，“文本大模型” 节点生成搜索关键词，“插件” 节点 “夸克搜索” 按关键词进行查询，然后将搜索得到的结果，放入到 DeepSeek R1 模型节点的提示词中，就能实现联网。也可直接在 “应用广场” 搜索到可以联网的 DeepSeek “工作流”。

优势：与支付宝生态深度融合，可快速将智能体应用于支付相关的业务场景，如智能支付咨询、消费场景推荐等。同时，借助支付宝庞大的用户基础，能够快速获取大量的用户反馈，便于对智能体进行优化与改进。

（二）钉钉 AI 助理平台

操作步骤：

准备工作：下载钉钉桌面版并登陆。

创建 DeepSeek 智能体：

进入 AI 助理创建页面：在钉钉开发者后台，找到左侧导航栏中的 “AI 助理”。点击 “AI 助理”，进入 AI 助理管理页面，点击页面右上角的 “创建助理” 按钮。

模型配置：在 “模型配置” 选项卡中，点击 “添加” 按钮，在弹出的模型列表中找到 DeepSeek 相关模型（如 DeepSeek - V2, DeepSeek - R1 等），根据需求选择合适的模型。

技能配置（可选）：钉钉 AI 助理平台提供了一些预置的技能，如 “联网查询”、“链接速读”、“图片解读”、“生成图片” 等，可增强智能体的能力。对于 DeepSeek 智能体，特别推荐启用 “联网查询” 技能，这能让智能体直接访问互联网上的信息，大大扩展其知识范围，使其能够回答更多类型的问题。

知识库配置（可选）：若希望智能体能够回答特定领域的问题，或者具备企业内部的专业知识，可以为它配置知识库。在 “知识” 选项卡中，点击 “助理知识” 旁边的 “管理” 按钮，上传或添加相关知识内容，完成后点击 “保存” 。

优势：天然适用于企业办公场景，可与企业内部的各类业务系统无缝集成，如考勤系统、项目管理系统等。通过配置知识库，能够快速打造企业专属的智能助手，提升企业内部的沟通效率与协作能力。

（三）Dify 平台（结合 DeepSeek 创建企业知识库智能体）

操作步骤：

部署 Dify：切换到 dify\docker 目录，输入命令 docker compose up -d 回车，等待所有服务启动完成（首次启动时间较长，可能需要 5 - 6 个小时左右）。安装所有服务完成之后，执行 docker compose ps 查看所有服务是否都正常运行。若本地安装了 Ollama 和 DeepSeek 模型，需要修改.env 文件，在最后面加上 Ollama 的 api 地址 host.docker.internal:11434 ，如：

# 启用自定义模型 CUSTOM_MODEL_ENABLED=true  # 指定Ollama的API地址  OLLAMA_API_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434

若本地 80 端口被占用，继续在.env 文件里面找到相应的端口设置行进行修改，修改完之后，要重启 docker 生效。

配置 Dify：打开浏览器，访问 Dify 默认地址是http://localhost:80 （若修改了地址，就是http://localhost: 修改的端口）。首次打开，需要设置管理员登陆邮箱和密码并牢记。注册之后，进入登陆界面，输入账号和密码登陆。登陆到控制台之后，点击右上角的头像，在点击 “设置”，添加 DeepSeek 模型。点击完设置之后，在页面左侧点击 “模型供应商”，找到 Ollama，点击添加模型。若本地安装了 Ollama，模型类型选 LLM，模型名称填写本地部署的模型名称（如 deepseek - r1:1.5b），基础 URL 地址填写之前在.env 文件中添加的 Ollama api 地址http://host.docker.internal:11434，其它不变，最后点击右下角的保存按钮。

创建应用（AI 智能客服）：点击 “工作室” 栏目，进入创建应用页面，点击创建空白应用。然后进入应用类型选择和应用名称页面，选择 “聊天助手”，填写应用名称后，点击右下角 “创建” 按钮。创建好之后，进入应用测试页面，若显示成功应用到 deepseek 的模型，则应用创建成功。

创建知识库：点击上方菜单 “知识库” 栏目，数据源选择导入已有文本（也可根据自身情况选择其他数据源），然后选择文件导入，点击下一步。设置文本分段与清洗（默认 “高质量” 即可），点击下一步，当显示绿色对号时，表示知识库创建完成。

引用知识库：回到已创建好的应用，点击应用进入应用设置页面，找到 “上下文”，右边点击 “添加”，在弹出的选择引用知识库窗口中，选中刚添加的知识库，再点添加。添加完成后进行测试，若能引用知识库内容，则说明设置成功。测试无误后，点击右上角的发布按钮，即可正式启用 AI 应用。若本地没有安装 Ollama，也可使用 Dify 提供的在线大模型，在模型供应商处选择相应模型（如硅基流动上配置的模型），到对应网址注册申请 api 接口并输入进行设置即可 。

优势：专注于企业知识库的构建与管理，提供了丰富的工具与功能，如数据分段、索引设置、知识检索等。能够帮助企业快速搭建安全、高效的知识管理体系，实现知识的沉淀与复用，提升企业的核心竞争力。

六、智能体功能设计与优化：提升应用价值

（一）明确智能体目标与功能

在构建智能体之前，需清晰构想其用途。例如，构建一个为企业服务的智能体，可使其具备分析市场数据、提供决策建议、处理客户咨询等功能；若为个人使用，智能体可以是帮助规划旅行路线、按需求推荐菜谱、以特定风格创作内容（如二次元风格写短剧剧本）等。以 “中二病也爱刷爽剧” 智能体为例，目标是给定主题后，它能用二次元风格写出短剧剧本 。

（二）优化提问与交互方式

向 DeepSeek 构建的智能体提问时，要详细描述身份、处境、需要解决的问题以及期望得到的结果等信息。采用 “背景信息 + 具体要求 + 输出格式” 的公式提问，能让智能体的回答更符合预期。比如，“我是一名健身教练，需要为新手会员制定一份为期一周的健身计划，计划要包含每天的训练内容、时长和注意事项，以表格形式呈现”。对于复杂任务，可将其拆分成多个步骤提问，如研究 “人工智能在医疗领域的应用”，可先问 “人工智能在医疗领域有哪些常见的应用方向”，再针对具体方向进一步提问，像 “人工智能在医学影像诊断中的原理是什么” 。

（三）利用模型特点与技巧

DeepSeek 在逻辑推理、复杂问题解答上表现出色，遇到数学证明、逻辑谜题、复杂业务问题分析等场景时，可充分发挥其优势，如 “证明数学中的勾股定理”“分析公司业务增长缓慢的原因及解决方案”。此外，还可使用标签和调用历史功能，用 “# 标签” 标记重要对话记录，方便后续查找；通过 “@(日期)” 等方式调用历史会话，快速回顾之前的讨论内容，基于之前的结果继续提问或深入探讨。比如在一系列关于项目策划的对话中，标记为 “# 项目策划”，后续可随时通过该标签找到相关内容 。

通过以上系统的学习与实践步骤，你将逐步踏入大模型的精彩世界。在这个过程中，不断地探索、尝试和优化是提升能力的关键。随着对大模型理解的深入，你将能够充分发挥其潜力，为自己的工作、学习和生活带来更多的创新与便利。