วิธีการปรับใช้ deepseek-v3.1 ในเครื่องผ่าน ollama: คู่มือ Eastest

DeepSeek-V3.1 เป็นโมเดลภาษา MoE แบบไฮบริด “คิด/ไม่คิด” (รวม 671 พันล้าน เปิดใช้งานประมาณ 37 พันล้านครั้งต่อโทเค็น) ที่สามารถรันบนเครื่องได้ หากใช้ผู้ให้บริการ/ควอนไทซ์และเครื่องมือที่เหมาะสม ด้านล่างนี้ ผมจะอธิบายว่า DeepSeek-V3.1 คืออะไร ข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์/ซอฟต์แวร์ บทช่วยสอนการรันบนเครื่องแบบทีละขั้นตอน (ตัวอย่างไฟล์ Ollama + llama.cpp) และวิธีการ ปรับใช้และใช้งานโหมดการคิด ( <think>/</think> เทมเพลตการแชท) พร้อมตัวอย่างโค้ดที่คุณสามารถคัดลอก/วางได้

DeepSeek-V3.1 คืออะไร?

DeepSeek-V3.1 คือเวอร์ชัน 3.1 ของตระกูล MoE (Mixture-of-Experts) ของ DeepSeek เวอร์ชันนี้ได้รับการออกแบบให้เป็นโมเดลอนุมานแบบไฮบริดที่รองรับเทมเพลต/โหมดสนทนาสองแบบ — คิด และ การไม่คิด — จากจุดตรวจสอบเดียวกันโดยการเปลี่ยนเทมเพลตการแชท สถาปัตยกรรมโมเดลติดตามไปยังการออกแบบ DeepSeek-V3 MoE (พารามิเตอร์ทั้งหมด 671 พันล้านพารามิเตอร์; เปิดใช้งานพารามิเตอร์ประมาณ 37 พันล้านพารามิเตอร์ต่อโทเค็นเพื่อการอนุมาน) และเพิ่มการปรับปรุงหลังการฝึกอบรมสำหรับการใช้เครื่องมือ ทักษะของตัวแทน และการจัดการบริบทระยะยาว

ไฮไลท์คุณสมบัติด่วน

เป็นลูกผสม คิด / ไม่คิด โหมด (สลับโดยการสร้างโทเค็นเทมเพลตการแชท)
สถาปัตยกรรม MoE: จำนวนพารามิเตอร์รวมจำนวนมากแต่พารามิเตอร์ที่เปิดใช้งานต่อโทเค็นมีจำกัด (ช่วยให้มีประสิทธิภาพ)
การเพิ่มประสิทธิภาพหลังการฝึกอบรมสำหรับการเรียกเครื่องมือและเวิร์กโฟลว์ของตัวแทน (รูปแบบการเรียกเครื่องมือและเทมเพลตของตัวแทนที่บันทึกไว้ในทรัพย์สินโมเดล)

ฉันต้องมีอะไรบ้างเพื่อเรียกใช้ DeepSeek-V3.1 ในเครื่อง?

วิ่ง เต็ม DeepSeek-V3.1 (จุดตรวจสอบดิบ) มีน้ำหนักมาก — การจัดเก็บจุดฝึกอบรม/จุดตรวจสอบ และการประสานการอนุมานนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย แต่ก็มีแนวทางที่ใช้งานได้จริง:

ฮาร์ดแวร์

การอนุมานแบบกระจายเต็ม (การวิจัย / คลัสเตอร์): GPU หน่วยความจำสูงหลายตัว (คลาส A100/H800) หรือคลัสเตอร์ GPU ที่มีการให้บริการแบบคู่ขนาน (โดยทั่วไปสำหรับจุดตรวจสอบ 600B+) ใช้เฉพาะเมื่อคุณกำลังใช้งานคลัสเตอร์วิจัยการผลิต
ทางเลือกในท้องถิ่นที่ใช้งานได้จริง: ใช้ พารามิเตอร์ที่เปิดใช้งาน มุมมอง (เปิดใช้งานประมาณ 37 พันล้านบิต) หรือการสร้างแบบไดนามิก GGUF/1 บิตแบบควอนไทซ์ การหาปริมาณโดยชุมชน (ไดนามิก 1 บิต / GGUF) ช่วยลดความต้องการดิสก์และ RAM ลงอย่างมาก เช่น โพสต์ชุมชนรายงานว่าการบีบอัดจุดตรวจสอบขนาด 720GB ลงเหลือประมาณ 170GB GGUF สำหรับตัวแปรแบบควอนไทซ์ ซึ่งทำให้การอนุมาน GPU บนเซิร์ฟเวอร์เดียวในเครื่องเป็นไปได้สำหรับเดสก์ท็อป/เซิร์ฟเวอร์ที่มีทรัพยากรเพียงพอ

บรรทัดด้านล่าง: คาดหวังเวิร์กโฟลว์โมเดลขนาดใหญ่ (ดิสก์ขนาดหลายสิบถึงหลายร้อย GB สำหรับอาร์ทิแฟกต์ที่ถูกวัดปริมาณ) สำหรับ GPU VRAM ให้ใช้ตัวแปรที่ถูกวัดปริมาณและกำหนดเป้าหมายที่ VRAM ≥24–48 GB สำหรับปริมาณงานที่เหมาะสม มิฉะนั้น ให้ใช้ CPU+swap พร้อมการแลกเปลี่ยนประสิทธิภาพ

ซอฟต์แวร์และเครื่องมือ

Python 3.10+ (สำหรับเครื่องมือแปลง/โทเค็นและสคริปต์ที่กำหนดเอง)

transformers (สำหรับฟังก์ชันโทเค็นไนเซอร์และตัวช่วย) — การ์ดโมเดลแสดงตัวอย่างโดยใช้ transformers.AutoTokenizer.

รันไทม์การอนุมานท้องถิ่นหนึ่งรายการหรือมากกว่า:

โอลามา (ง่าย: ollama pull / ollama run การบูรณาการ; DeepSeek บางส่วนที่สร้างขึ้นบน Ollama ต้องใช้เวอร์ชันก่อนการเผยแพร่ โปรดตรวจสอบโมเดล/หมายเหตุ ollama) Ollama ได้กลายมาเป็นโปรแกรมรันนิ่งท้องถิ่นมาตรฐานสำหรับโมเดลชุมชน
llama.cpp / ggml กองหรือ llama-server สำหรับไฟล์ GGUF ที่ถูกวัดปริมาณ — เหมาะสำหรับการดำเนินการ GGUF โดยตรง
การอนุมานการสร้างข้อความ / ไทรทัน / สแต็ก FlashAttention สำหรับการอนุมาน GPU ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น (การตั้งค่าขั้นสูง)

ดิสก์: พื้นที่ว่างขนาดใหญ่สำหรับไฟล์โมเดล (หลายสิบ → หลายร้อย GB ขึ้นอยู่กับการวัดปริมาณ)

สิ่งประดิษฐ์โมเดล (ไฟล์ที่จะรับ)

เซฟเทนเซอร์อย่างเป็นทางการ / BF16 / FP8 / GGUF variants: Hugging Face โฮสต์อาร์ทิแฟกต์โมเดล V3.1 และการวัดปริมาณหลายรายการ หากคุณต้องการไฟล์ GGUF/วัดปริมาณสำหรับ llama.cppค้นหาการเผยแพร่การวัดปริมาณชุมชน (หรือสคริปต์การแปลงจากเซฟเทนเซอร์ → GGUF) — การ์ดโมเดลแสดงรายการตัวแปรที่วัดปริมาณแล้ว

ฉันจะเตรียมแบบจำลองสำหรับการอนุมานในท้องถิ่นได้อย่างไร

ด้านล่างนี้เป็นขั้นตอนการเตรียมการที่แนะนำ จัดเรียงจากง่าย → ขั้นสูง

ขั้นตอนที่ 1 — เลือกรันไทม์ (คำแนะนำ)

ผู้เริ่มต้น / ทดสอบอย่างรวดเร็ว: Ollama — การตั้งค่าขั้นต่ำ: ดาวน์โหลด เรียกใช้โมเดล และเรียกใช้ API หมายเหตุ: DeepSeek-V3.1 บางบิลด์ระบุว่า Ollama v0.11.7 จำเป็นสำหรับฟีเจอร์เฉพาะ
การควบคุมขั้นสูง / ระดับต่ำ: llama.cpp + การวัดปริมาณ GGUF (หากมีการวัดปริมาณ GGUF) ซึ่งจะช่วยให้คุณควบคุมการอนุมานโดยตรงและบูรณาการกับ llama-server.

ขั้นตอนที่ 2 — ดาวน์โหลดโมเดล

หากคุณใช้ Ollama:

# install ollama (see https://ollama.com/docs)

# Pull the model (this downloads the model to your machine)
ollama pull deepseek-ai/DeepSeek-V3.1
# or a specific tag: ollama pull deepseek-ai/DeepSeek-V3.1:quant-q4_0

(ของโอลามา run จะดึงอัตโนมัติถ้าไม่มี; pull ช่วยให้คุณควบคุมเวลาได้)

หากคุณใช้ Hugging Face + llama.cpp:

# Example: download via huggingface-cli or hf_transfer

pip install huggingface_hub
hf_hub_download(repo_id="deepseek-ai/DeepSeek-V3.1", filename="DeepSeek-V3.1.gguf")
# or use a community quant file (gguf) referenced on the Hugging Face model page

Hugging Face แสดงรายการสิ่งประดิษฐ์โมเดล เทมเพลต และการวัดปริมาณบนการ์ดโมเดล

ขั้นตอนที่ 3 — แปลง / คำนวณปริมาณ (ทางเลือก)

หากคุณพบเพียงเซฟเทนเซอร์หรือสิ่งประดิษฐ์ BF16 แต่ต้องการ GGUF llama.cpp, ใช้สคริปต์การแปลงใน llama.cpp (หรือเครื่องมือชุมชน) เพื่อแปลง → ควอนไทซ์ มีเครื่องมือชุมชนสำหรับควอนไทซ์แบบไดนามิก 1 บิต ที่รักษาความแม่นยำไว้ในขณะที่ลดขนาดลง ดูโพสต์ชุมชนที่รายงานขนาดไฟล์ลงเหลือ ~170GB

ฉันจะรัน DeepSeek-V3.1 ในเครื่องได้อย่างไร (บทช่วยสอนการรันแบบปฏิบัติจริง)

ฉันจะแสดง โอลามา (ง่าย แนะนำ) และ ลามะ.cpp ตัวอย่าง (GGUF) พร้อมตัวอย่าง Python สั้นๆ ที่ใช้ตัวช่วยโทเค็นการ์ดโมเดล

A — การวิ่งกับโอลลามา (เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว)

ติดตั้ง Ollama (ปฏิบัติตามคำแนะนำอย่างเป็นทางการ)
ดึงและเรียกใช้โมเดล:

# pull model to disk (optional; run will pull automatically)

ollama pull deepseek-ai/DeepSeek-V3.1

# start an interactive session (runs model and exposes local API)

ollama run deepseek-ai/DeepSeek-V3.1

สร้างคำขอ HTTP ไปยังเซิร์ฟเวอร์ Ollama ในเครื่อง:

# curl usage example (local Ollama server usually listens on port 11434)

curl -sS -X POST 'http://localhost:11434/api/generate' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model":"deepseek-ai/DeepSeek-V3.1",
    "prompt":"Explain the difference between thinking and non-thinking mode in DeepSeek.",
    "max_tokens":256
  }'

รูปแบบ CLI และ API ของ Ollama ได้รับการออกแบบมาให้เรียบง่าย: ollama run จะดึงข้อมูลหากจำเป็นและเปิดใช้งานเซิร์ฟเวอร์จำลอง ดูเอกสารและหน้าจำลองของ Ollama สำหรับคำแนะนำเกี่ยวกับหน่วยความจำและชื่อ/แท็กแบบจำลองที่แน่นอน

B — การรัน GGUF แบบควอนไทซ์ผ่าน llama.cpp

สร้าง llama.cpp พร้อม CUDA (ทางเลือก) หรือ CPU:

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
# for CUDA:

make clean && make LLAMA_CUBLAS=1
# or CPU only:

make

วางไฟล์โมเดล GGUF ไว้ในเส้นทางและรัน:

./main -m /path/to/DeepSeek-V3.1.q4_K_M.gguf \
  -p "Explain how to enable thinking mode." \
  --temp 0.2 --n_predict 512

สำหรับใช้เซิร์ฟเวอร์ llama-server (โครงการชุมชน) สามารถเปิดเผยจุดสิ้นสุด HTTP ได้:

llama-server -m /path/to/DeepSeek-V3.1.q4_K_M.gguf
# then POST to the server like:

curl -X POST "http://localhost:8080/api/v1/generate" -d '{"prompt":"Hello","max_tokens":200}'

ใช้การวัดปริมาณ GGUF ของชุมชน (q4/q8/ไดนามิก 1 บิต) เพื่อให้พอดีกับงบประมาณ GPU/CPU llama.cpp ที่เก็บข้อมูลมีเครื่องมือและคำแนะนำในการแปลง

C — ตัวอย่าง Python ที่ใช้เทมเพลตโทเค็นไนเซอร์ + แชท

การ์ดโมเดล Hugging Face นั้นมี tokenizer.apply_chat_template ตัวช่วยและแสดงวิธีการเข้ารหัสการสนทนาด้วย thinking=Trueนี่คือตัวอย่าง Python ขั้นต่ำที่ดัดแปลงมาจากการ์ดโมเดล:

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-V3.1")

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
    {"role": "assistant", "content": "<think>Hmm</think>I am DeepSeek"},
    {"role": "user", "content": "1+1=?"}
]

# apply thinking chat template

s = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, thinking=True, add_generation_prompt=True)
print(s)  # the template includes the special <think> token placement

จากนั้นคุณสามารถป้อนพรอมต์โทเค็นลงในรันไทม์การอนุมานของคุณ (Ollama/llama.cpp/TGI) ขึ้นอยู่กับสแต็กของคุณ

โหมดการคิดทำงานอย่างไร และฉันจะปรับใช้ในพื้นที่ได้อย่างไร

การใช้งาน DeepSeek-V3.1 เทมเพลตการแชท ที่มีโทเค็นการคิดพิเศษ (เช่น <think> และ </think>) เทมเพลต กำหนดว่าโมเดลอยู่ในโหมดคิดหรือไม่คิด:

การไม่คิด สถานที่เทมเพลต </think> ในคำนำหน้าผู้ช่วย ซึ่งสั่งให้โมเดลสร้างการตอบสนองโดยตรง (รองรับรูปแบบการเรียกใช้เครื่องมือในโหมดไม่คิด)
คิด สถานที่เทมเพลต <think> ในคำนำหน้าผู้ช่วย ซึ่งทำให้โมเดลส่งสัญญาณกลางแบบห่วงโซ่แห่งความคิดภายใน (โมเดลได้รับการฝึกฝนให้ใช้ลำดับโทเค็นนั้นในการหาเหตุผลภายในและสร้างคำตอบแบบหลายขั้นตอนที่มีคุณภาพสูงขึ้น) การ์ดโมเดล Hugging Face จะแสดงโทเค็นที่แน่นอนเหล่านี้และ tokenizer.apply_chat_template(..., thinking=True) API

การสลับโปรแกรม (ตัวอย่าง)

A — ด้วย tokenizer (Python):

# thinking=True or thinking=False changes how the prompt is formatted

prompt_thinking = tokenizer.apply_chat_template(messages, thinking=True, add_generation_prompt=True)
prompt_non_thinking = tokenizer.apply_chat_template(messages, thinking=False, add_generation_prompt=True)

อาหาร prompt_thinking ลงในรันไทม์การอนุมานของคุณเพื่อรับพฤติกรรมการคิด

B — พร้อมพรอมต์ดิบ (llama.cpp / ด้วยตนเอง):

สิ่งที่ใส่เข้าไป <think> ก่อนที่ผู้ช่วยจะเปลี่ยนเมื่อคุณแจ้งเตือน:

<｜begin_of_sentence｜>You are a helpful assistant<｜User｜>How to optimize this code?<｜Assistant｜><think>

(การสร้างกรอบโทเค็นที่แน่นอนนั้นจะอยู่ในการ์ดโมเดล — คุณต้องคำนึงถึงระยะห่างและเครื่องหมายพิเศษหากคุณใช้เทมเพลตแบบดิบ)

C — ด้วย Ollama (สลับ UI):
ตัวอย่างเว็บและบันทึกประจำรุ่นของ DeepSeek อย่างเป็นทางการได้กล่าวถึงปุ่มสลับ/ปุ่ม "DeepThink" สำหรับสลับโหมดใน UI ที่โฮสต์ไว้ ในระบบ Ollama หรือแอปของคุณควรจำลองพฤติกรรมดังกล่าวโดยการสลับเทมเพลตแชท (เช่น การเปลี่ยนพรอมต์ที่คุณส่งไปยังรันไทม์ระหว่างฟอร์มโทเค็นทั้งสอง) หากคุณรัน DeepSeek ผ่าน Ollama คุณสามารถนำสิ่งนี้ไปใช้งานในแอปพลิเคชันของคุณได้โดยการรักษาเทมเพลตพรอมต์สองแบบ (แบบคิด กับ แบบไม่คิด) และสลับเทมเพลตเหล่านี้ผ่าน Ollama API

ฉันจะปรับใช้โหมดการคิดเป็นตัวแทน (การเรียกใช้เครื่องมือ ตัวแทนโค้ด) ได้อย่างไร

เอกสาร DeepSeek-V3.1 การเรียกเครื่องมือ และ ตัวแทน เทมเพลตในสินทรัพย์โมเดล โมเดลคาดหวังว่าเครื่องมือจะถูกนำเสนอในรูปแบบ JSON/คำสั่งเฉพาะ และรองรับการเชื่อมต่อการเรียกใช้เครื่องมือหลายรายการในครั้งเดียว หากคุณปฏิบัติตามโทเค็นแรปเปอร์ที่อธิบายไว้ในการ์ดโมเดลอย่างถูกต้อง

ตัวอย่าง: wrapper การเรียกเครื่องมือแบบง่าย (หลอก)

แบบจำลองระบุบล็อกตัวอธิบายเครื่องมือและข้อกำหนดที่เข้มงวด tool_calls_begin / tool_call_begin รูปแบบ ตัวอย่างขั้นต่ำ (เชิงแนวคิด):

## Tools

You have access to the following tools:

### web_search

Description: Query the web
Parameters: {"q": "string"}

<｜begin_of_sentence｜>{system prompt}

## Tools

...tool descriptions...

<｜User｜>Find the population of Tokyo<｜Assistant｜></think>
<｜tool_calls_begin｜><｜tool_call_begin｜>web_search<｜tool_sep｜>{"q":"population of Tokyo 2025"}<｜tool_call_end｜><｜tool_calls_end｜>

จากนั้นควรป้อนเอาต์พุตของเครื่องมือกลับไปยังโมเดลในรอบถัดไปตามรูปแบบที่กำหนดของโมเดล (ดู assets/search_tool_trajectory.html ในหน้าโมเดลสำหรับการไหลที่แน่นอน) การนำเอเจนต์ไปใช้จำเป็นต้องมีการประสานงานทางโปรแกรม: เรียกเครื่องมือ → จับภาพผลลัพธ์ → ใส่ผลลัพธ์กลับเข้าไปในบริบทการแชทเหมือนกับที่เทมเพลตกำหนด → เรียกโมเดลอีกครั้ง

เคล็ดลับเชิงปฏิบัติ การแก้ไขปัญหา และหมายเหตุด้านความปลอดภัย (ฉันควรระวังอะไรบ้าง)

เทมเพลตโทเค็นมีความเข้มงวด ใช้แบบจำลอง tokenizer.apply_chat_template หรือทำซ้ำให้เหมือนกันทุกประการ <think>/</think> โทเค็นตามที่แสดง ระยะห่างที่ไม่ถูกต้องหรือเครื่องหมายที่หายไปจะเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของโมเดล
รูปแบบเครื่องมือจะต้องเป็น JSON ที่ถูกต้อง โมเดลจะวิเคราะห์อาร์กิวเมนต์ของเครื่องมือเป็น JSON — JSON ที่ไม่ถูกต้องจะทำให้การเรียกใช้เครื่องมือหยุดทำงาน
การแลกเปลี่ยนเชิงปริมาณ การหาปริมาณแบบไดนามิก/เชิงรุกแบบ 1 บิต จะทำให้พื้นที่จัดเก็บและ RAM ลดลง แต่อาจเปลี่ยนแปลงความถูกต้องของตัวเลขเล็กน้อย ทดสอบกับเวิร์กโหลดของคุณ มีการหาปริมาณแบบชุมชนที่ลดการใช้งานดิสก์ลง 80% (ตัวอย่างรายงาน: 720GB → ~170GB) แต่ควรตรวจสอบความถูกต้องด้วยพรอมต์ของคุณเสมอ
ความเข้ากันได้ของโอลลามา DeepSeek บางรุ่นระบุว่า Ollama v0.11.7 จำเป็นสำหรับฟีเจอร์ก่อนการเปิดตัว โปรดตรวจสอบหน้ารุ่น Ollama และอัปเดตตามนั้น

ตัวอย่าง end-to-end: รัน DeepSeek-V3.1 ในเครื่องด้วย Thinking Mode (คำแนะนำแบบย่อ)

ติดตั้ง Ollama และดึงโมเดล:

# install ollama per docs, then:

ollama pull deepseek-ai/DeepSeek-V3.1
ollama run deepseek-ai/DeepSeek-V3.1 &

ใช้ตัวสร้างโทเค็น Python เพื่อสร้างแนวคิดกระตุ้นความคิด:

from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-V3.1")

msgs = [
  {"role":"system","content":"You are a helpful assistant."},
  {"role":"user","content":"Plan a multi-step strategy to prototype a mobile app in 2 weeks."}
]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(msgs, thinking=True, add_generation_prompt=True)

import requests
resp = requests.post("http://localhost:11434/api/generate", json={
    "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V3.1",
    "prompt": prompt,
    "max_tokens": 400
})
print(resp.json())

หากโมเดลส่งคืนการเรียกใช้เครื่องมือในรูปแบบ toolcall ให้แยกวิเคราะห์ JSON และเรียกใช้เครื่องมือ จากนั้นฉีดผลลัพธ์ลงในข้อความถัดไปตามเทมเพลตการ์ดโมเดล

คุณควรเลือกเส้นทางการปรับใช้ของคุณอย่างไร?

หากคุณต้องการวิธีที่เร็วที่สุดในการทดลอง: ใช้ โอลามา และตัวอย่างการ์ดโมเดล Hugging Face Ollama ซ่อนรายละเอียดโครงสร้างพื้นฐานมากมายและมอบ HTTP API ท้องถิ่น
หากคุณต้องการต้นทุนที่ต่ำลง / พกพาสะดวกยิ่งขึ้น: ใช้ชุมชน GGUF เชิงปริมาณ สิ่งประดิษฐ์และวิ่งด้วย llama.cpp or llama-serverการวัดปริมาณช่วยประหยัดดิสก์และหน่วยความจำแต่ทดสอบความแม่นยำให้เหมาะกับปริมาณงานของคุณ
หากคุณกำลังสร้างตัวแทนหรือเครื่องมือ: ทำตามโมเดลการ์ด การเรียกเครื่องมือ และ ตัวแทน เทมเพลตที่แม่นยำ; ประสานเอาท์พุตของเครื่องมือกลับเข้าสู่บริบทของโมเดล

เริ่มต้นใช้งาน

CometAPI เป็นแพลตฟอร์ม API แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI มากกว่า 500 โมเดลจากผู้ให้บริการชั้นนำ เช่น ซีรีส์ GPT ของ OpenAI, Gemini ของ Google, Claude ของ Anthropic, Midjourney, Suno และอื่นๆ ไว้ในอินเทอร์เฟซเดียวที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา ด้วยการนำเสนอการตรวจสอบสิทธิ์ การจัดรูปแบบคำขอ และการจัดการการตอบสนองที่สอดคล้องกัน CometAPI จึงทำให้การรวมความสามารถของ AI เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณง่ายขึ้นอย่างมาก ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างแชทบ็อต เครื่องกำเนิดภาพ นักแต่งเพลง หรือไพพ์ไลน์การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล CometAPI ช่วยให้คุณทำซ้ำได้เร็วขึ้น ควบคุมต้นทุน และไม่ขึ้นอยู่กับผู้จำหน่าย ทั้งหมดนี้ในขณะที่ใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าล่าสุดในระบบนิเวศ AI

นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้ Deep Seek V3.1 ผ่าน CometAPI รุ่นล่าสุดที่ระบุไว้เป็นข้อมูล ณ วันที่เผยแพร่บทความ เริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว โคเมทเอพีไอ เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ

สรุป

DeepSeek-V3.1 นำเสนอปรัชญาการอนุมานแบบไฮบริดที่ใช้งานได้จริง (จุดตรวจสอบเดียว + พฤติกรรมการคิดแบบเทมเพลต) ซึ่งทำให้การทดลองใช้เหตุผลแบบห่วงโซ่ความคิดและการใช้เครื่องมือตัวแทนเป็นเรื่องง่ายเมื่อคุณปฏิบัติตามข้อกำหนดของเทมเพลตแชทและเครื่องมือต่างๆ ใช้การ์ดโมเดล Hugging Face และบันทึกประจำรุ่นของ DeepSeek เป็นจุดเริ่มต้น เลือกรันไทม์ท้องถิ่น (Ollama เพื่อความเรียบง่าย llama.cpp สำหรับการควบคุม และทดสอบการสร้างแบบปริมาณสำหรับการใช้งานจริงในพื้นที่