ollama کے ذریعے deepseek-v3.1 کو مقامی طور پر کیسے تعینات کیا جائے: The Eastest Guide

DeepSeek-V3.1 ایک ہائبرڈ "سوچنا / غیر سوچنے والا" MoE زبان کا ماڈل ہے (کل 671B، ≈37B فی ٹوکن چالو) جسے مقامی طور پر چلایا جا سکتا ہے اگر آپ صحیح فراہم کنندہ/کوانٹائزیشن اور ٹولنگ کا استعمال کرتے ہیں۔ ذیل میں میں وضاحت کرتا ہوں کہ DeepSeek-V3.1 کیا ہے، ہارڈ ویئر/سافٹ ویئر کی ضروریات، مرحلہ وار لوکل رن ٹیوٹوریلز (Ollama + llama.cpp مثالیں)، اور کیسے تعینات کریں اور سوچ موڈ کا استعمال کریں۔ ( <think>/</think> چیٹ ٹیمپلیٹ) کوڈ کی مثالوں کے ساتھ آپ کاپی/پیسٹ کرسکتے ہیں۔

DeepSeek-V3.1 کیا ہے؟

DeepSeek-V3.1 ڈیپ سیک کے ایم او ای (ماہرین کا مرکب) فیملی کا v3.1 ریلیز ہے۔ اسے ایک ہائبرڈ انفرنس ماڈل کے طور پر ڈیزائن کیا گیا تھا جو دو بات چیت کے سانچوں/موڈس کو سپورٹ کرتا ہے۔ سوچنا اور غیر سوچنے والا - چیٹ ٹیمپلیٹ کو تبدیل کرکے اسی چوکی سے۔ ماڈل کا فن تعمیر DeepSeek-V3 MoE ڈیزائن (671B کل پیرامیٹرز؛ ≈37B پیرامیٹرز فی ٹوکن برائے تخمینہ چالو) کا سراغ لگاتا ہے اور ٹول کے استعمال، ایجنٹ کی مہارت، اور طویل سیاق و سباق سے نمٹنے کے لیے تربیت کے بعد کی بہتری شامل کرتا ہے۔

فوری خصوصیت کی جھلکیاں

ہائبرڈ سوچنا / نا سوچنا موڈز (چیٹ ٹیمپلیٹ ٹوکنائزیشن کے ذریعے ٹوگل کیا گیا)۔
ایم او ای آرکیٹیکچر: پیرامیٹر کی بڑی تعداد لیکن فی ٹوکن محدود ایکٹیویٹڈ پیرم (کارکردگی کو قابل بناتا ہے)۔
ٹول کالز اور ایجنٹ ورک فلو کے لیے پوسٹ ٹریننگ کو فروغ دیتا ہے (ماڈل کے اثاثوں میں دستاویز کردہ ٹول کال فارمیٹ اور ایجنٹ ٹیمپلیٹس)۔

مجھے مقامی طور پر DeepSeek-V3.1 چلانے کے لیے کیا ضرورت ہے؟

چل رہا ہے مکمل DeepSeek-V3.1 (کچی چوکیاں) ہیوی ویٹ ہیں — ٹریننگ/چیک پوائنٹ اسٹوریج اور انفرنس آرکیسٹریشن غیر معمولی ہیں۔ لیکن عملی راستے ہیں:

ہارڈ ویئر

مکمل تقسیم شدہ تخمینہ (تحقیق / کلسٹر): متعدد ہائی-میموری GPUs (A100/H800 کلاس) یا ماڈل متوازی سرونگ کے ساتھ GPU کلسٹر (600B+ چوکیوں کے لیے عام)۔ صرف اس صورت میں استعمال کریں جب آپ پروڈکشن ریسرچ کلسٹر چلا رہے ہوں۔
عملی مقامی اختیارات: کا استعمال کرتے ہیں فعال پیرم تناظر (≈37B چالو) یا ایک کوانٹائزڈ GGUF/1-bit متحرک تعمیر۔ کمیونٹی کوانٹائزیشن (1 بٹ ڈائنامک / جی جی یو ایف) ڈسک + ریم کی ضروریات کو نمایاں طور پر کم کرتی ہے - مثال کے طور پر، کمیونٹی پوسٹس ایک کوانٹائزڈ ویرینٹ کے لیے 720GB چیک پوائنٹ کو ~170GB GGUF تک کم کرنے کی رپورٹ کرتی ہیں۔ یہ اچھی طرح سے وسائل والے ڈیسک ٹاپس/سرورز کے لیے مقامی سنگل سرور GPU تخمینہ کو ممکن بناتا ہے۔

پایان لائن: ایک بڑے ماڈل کے ورک فلو کی توقع کریں (کوانٹائزڈ نمونے کے لیے دسیوں سے کم سیکڑوں جی بی ڈسک)؛ GPU VRAM کے لیے، کوانٹائزڈ ویریئنٹس استعمال کریں اور مناسب تھرو پٹ کے لیے ≥24–48GB VRAM کو ہدف بنائیں۔ بصورت دیگر پرفارمنس ٹریڈ آفس کے ساتھ CPU+swap استعمال کریں۔

سافٹ ویئر اور ٹولنگ

Python 3.10+ (ٹرانسفارمر/ٹوکنائزر ٹولنگ اور کسٹم اسکرپٹس کے لیے)۔

transformers (ٹوکنائزر اور مددگار افعال کے لیے) — ماڈل کارڈ استعمال کرتے ہوئے مثالیں دکھاتا ہے۔ transformers.AutoTokenizer.

ایک یا زیادہ مقامی انفرنس رن ٹائمز:

علامہ (آسان: ollama pull / ollama run انضمام؛ اولاما پر کچھ ڈیپ سیک تعمیرات کے لیے پری ریلیز ورژن کی ضرورت ہوتی ہے، ماڈل/اولاما نوٹ چیک کریں)۔ اولاما کمیونٹی ماڈلز کے لیے ایک معیاری مقامی رنر بن گیا ہے۔
llama.cpp/ggml ڈھیر یا llama-server GGUF کوانٹائزڈ فائلوں کے لیے — براہ راست GGUF پر عمل درآمد کے لیے بہترین۔
ٹیکسٹ جنریشن-انفرنس / ٹرائٹن / فلیش ایٹینشن اسٹیک اعلی کارکردگی والے GPU تخمینہ (جدید سیٹ اپ) کے لیے۔

ڈسک: ماڈل فائلوں کے لیے بڑی خالی جگہ (دسیوں → سیکڑوں GB کوانٹائزیشن پر منحصر ہے)۔

نمونے کے نمونے (کون سی فائل حاصل کرنی ہے)

آفیشل سیفٹینسرز / BF16 / FP8 / GGUF ویریئنٹس: Hugging Face V3.1 ماڈل کے نمونے اور متعدد کوانٹائزیشنز کی میزبانی کرتا ہے۔ اگر آپ کو GGUF/کوانٹائزڈ فائل کی ضرورت ہے۔ llama.cpp، کمیونٹی کوانٹائزیشن ریلیز تلاش کریں (یا سیفٹینسرز → GGUF سے تبادلوں کا اسکرپٹ) — ماڈل کارڈ کوانٹائزڈ مختلف حالتوں کی فہرست دیتا ہے۔

میں مقامی اندازہ کے لیے ماڈل کیسے تیار کروں؟

ذیل میں سادہ → ایڈوانس سے ترتیب دیئے گئے تیاری کے تجویز کردہ اقدامات ہیں۔

مرحلہ 1 - ایک رن ٹائم منتخب کریں (تجویز)

ابتدائی / تیز ٹیسٹ: اولاما - کم سے کم سیٹ اپ: ڈاؤن لوڈ، ماڈل چلائیں، کال API۔ نوٹ: کچھ DeepSeek-V3.1 مخصوص خصوصیات کے لیے ضرورت کے مطابق نوٹ اولاما v0.11.7 بناتا ہے۔
اعلی درجے کی / کم سطحی کنٹرول: llama.cpp + GGUF مقدار (اگر GGUF کوانٹائزیشن دستیاب ہے)۔ یہ آپ کو براہ راست انفرنس کنٹرول اور انضمام فراہم کرتا ہے۔ llama-server.

مرحلہ 2 - ماڈل ڈاؤن لوڈ کریں۔

اگر آپ Ollama استعمال کرتے ہیں:

# 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

(علامہ کا run اگر موجود نہ ہو تو خود بخود کھینچ لے گا۔ pull آپ کو وقت کو کنٹرول کرنے دیتا ہے۔)

اگر آپ Hugging Face + llama.cpp استعمال کرتے ہیں:

# 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 ماڈل کارڈ پر ماڈل کے نمونے، ٹیمپلیٹس اور کوانٹائزیشن کی فہرست دیتا ہے۔

مرحلہ 3 - کنورٹ/کوانٹائز (اختیاری)

اگر آپ کو صرف سیفٹینسرز یا BF16 نمونے ملتے ہیں لیکن اس کے لیے GGUF کی ضرورت ہے۔ llama.cppمیں تبادلوں کے اسکرپٹس کا استعمال کریں۔ llama.cpp (یا کمیونٹی ٹولز) → کوانٹائز میں تبدیل کرنے کے لیے۔ 1 بٹ ڈائنامک کوانٹائزیشن کے لیے کمیونٹی ٹولز موجود ہیں جو سائز سکڑنے کے دوران درستگی کو محفوظ رکھتے ہیں۔ کمیونٹی پوسٹس دیکھیں جو ~170GB تک رپورٹ کرتی ہیں۔

میں اصل میں مقامی طور پر DeepSeek-V3.1 کیسے چلا سکتا ہوں؟ (عملی رن ٹیوٹوریلز)

میں دکھاؤں گا۔ علامہ (آسان، تجویز کردہ) اور call.cpp (GGUF) مثالوں کے علاوہ ماڈل کارڈ ٹوکنائزر مددگار کا استعمال کرتے ہوئے ایک مختصر ازگر کی مثال۔

A — اولامہ کے ساتھ دوڑنا (فوری آغاز)

اولاما انسٹال کریں (سرکاری ہدایات پر عمل کریں)۔
ماڈل کو کھینچ کر چلائیں:

# 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

مقامی اولاما سرور سے HTTP درخواست کریں:

# 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
  }'

اولاما کے CLI اور API پیٹرن کو سادہ بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے: ollama run ضرورت پڑنے پر کھینچیں گے اور ایک ماڈل سرور لانچ کریں گے۔ یادداشت کے اشارے اور عین مطابق ماڈل کے ناموں/ٹیگز کے لیے اولاما دستاویزات اور ماڈل کے صفحات دیکھیں۔

B — llama.cpp کے ذریعے ایک کوانٹائزڈ GGUF چلانا

تعمیر llama.cpp CUDA (اختیاری) یا CPU کے ساتھ:

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

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

make

ماڈل GGUF فائل کو ایک راستے میں رکھیں اور چلائیں:

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

سرور کے استعمال کے لیے، llama-server (کمیونٹی پروجیکٹ) ایک HTTP اختتامی نقطہ کو بے نقاب کر سکتا ہے:

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}'

GPU/CPU بجٹ میں فٹ ہونے کے لیے کمیونٹی GGUF کوانٹائزیشن (q4/q8/1-bit متحرک) استعمال کریں۔ دی llama.cpp ریپو تبادلوں کے اوزار اور رہنمائی فراہم کرتا ہے۔

C — ٹوکنائزر + چیٹ ٹیمپلیٹ کا استعمال کرتے ہوئے ازگر کی مثال

ہگنگ فیس ماڈل کارڈ فراہم کرتا ہے a tokenizer.apply_chat_template مددگار اور دکھاتا ہے کہ اس کے ساتھ گفتگو کو کیسے انکوڈ کیا جائے۔ thinking=True. ماڈل کارڈ سے اخذ کردہ ازگر کی ایک کم سے کم مثال یہ ہے:

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

اس کے بعد آپ ٹوکنائزڈ پرامپٹ کو اپنے انفرنس رن ٹائم (Ollama/llama.cpp/TGI) میں اپنے اسٹیک کے لحاظ سے فیڈ کر سکتے ہیں۔

تھنکنگ موڈ کیسے کام کرتا ہے اور میں اسے مقامی طور پر کیسے تعینات کروں؟

DeepSeek-V3.1 استعمال کرتا ہے۔ چیٹ ٹیمپلیٹس جس میں سوچنے کا ایک خاص ٹوکن ہوتا ہے (مثال کے طور پر، <think> اور </think>). سانچے اس بات کا تعین کرتا ہے کہ آیا ماڈل سوچنے یا غیر سوچنے کے موڈ میں ہے:

غیر سوچنے والا ٹیمپلیٹ مقامات </think> اسسٹنٹ پریفکس میں، جو ماڈل کو براہ راست ردعمل پیدا کرنے کی ہدایت کرتا ہے (ٹول کال فارمیٹ غیر سوچنے میں معاون ہے)۔
سوچنا ٹیمپلیٹ مقامات <think> اسسٹنٹ پریفکس میں جو ماڈل کو آؤٹ پٹ انٹرنل چین آف تھیٹ اسٹائل انٹرمیڈیٹ سگنلز بناتا ہے (ماڈل کو تربیت دی جاتی ہے کہ اس ٹوکن سیکونس کو اندرونی طور پر استدلال کرنے اور اعلیٰ معیار کے ملٹی سٹیپ جوابات تیار کرنے کے لیے استعمال کرے)۔ Hugging Face ماڈل کارڈ ان عین مطابق ٹوکنز اور tokenizer.apply_chat_template(..., thinking=True) API.

پروگرامی ٹوگل (مثالیں)

A — ٹوکنائزر کے ساتھ (ازگر):

# 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)

کھانا کھلانا prompt_thinking سوچنے کے رویے کو حاصل کرنے کے لیے آپ کے انفرنس رن ٹائم تک۔

B — خام پرامپٹ کے ساتھ (llama.cpp / manual):

داخل <think> اسسٹنٹ کے موڑنے سے پہلے جب آپ اشارہ کرتے ہیں:

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

(یہ بالکل درست ٹوکن فریمنگ ماڈل کارڈ میں ہے — اگر آپ خام ٹیمپلیٹ استعمال کرتے ہیں تو آپ کو وقفہ کاری اور خصوصی مارکروں کا احترام کرنا چاہیے۔)

C — اولاما کے ساتھ (UI ٹوگل):
آفیشل ڈیپ سیک ویب ڈیمو اور ریلیز نوٹس میں میزبان UI میں موڈز سوئچ کرنے کے لیے "DeepThink" ٹوگل/بٹن کا ذکر ہے۔ مقامی طور پر، Ollama یا آپ کی ایپ کو چیٹ ٹیمپلیٹ کو تبدیل کر کے اس طرز عمل کو نقل کرنا چاہیے (یعنی، دو ٹوکنائزڈ فارمز کے درمیان رن ٹائم پر بھیجے جانے والے پرامپٹ کو تبدیل کرنا)۔ اگر آپ اولاما کے ذریعے ڈیپ سیک چلاتے ہیں، تو آپ اسے اپنی ایپلیکیشن میں دو پرامپٹ ٹیمپلیٹس (سوچ بمقابلہ نان تھنکنگ) کو برقرار رکھ کر اور ٹوگل کر سکتے ہیں جسے آپ اولاما API سے گزرتے ہیں۔

میں تھنکنگ موڈ کو بطور ایجنٹ (ٹول کالز، کوڈ ایجنٹس) کیسے تعینات کروں؟

DeepSeek-V3.1 دستاویزات ٹول کال اور ایجنٹ ماڈل اثاثوں میں ٹیمپلیٹس۔ ماڈل توقع کرتا ہے کہ ٹولز کو ایک مخصوص JSON/انسٹرکشن فارمیٹ میں پیش کیا جائے گا اور اگر آپ ماڈل کارڈ میں بیان کردہ عین مطابق ریپر ٹوکنز کی پیروی کرتے ہیں تو ایک ہی موڑ میں متعدد ٹول کالز کو چین کرنے کی حمایت کرتا ہے۔

مثال: سادہ ٹول کال ریپر (سیڈو)

ماڈل ایک ٹول ڈسکرپٹر بلاک اور سخت کی وضاحت کرتا ہے۔ tool_calls_begin / tool_call_begin فارمیٹ ایک کم سے کم مثال (تصوراتی):

## 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｜>

اس کے بعد ٹول آؤٹ پٹ کو ماڈل کے تجویز کردہ فارمیٹ کے بعد اگلی باری میں واپس ماڈل کو فیڈ کیا جانا چاہئے (دیکھیں assets/search_tool_trajectory.html عین مطابق بہاؤ کے لیے ماڈل پیج پر)۔ لاگو کرنے والے ایجنٹوں کو پروگرامیٹک آرکیسٹریشن کی ضرورت ہوتی ہے: کال ٹول → کیپچر رزلٹ → نتیجہ کو چیٹ کے سیاق و سباق میں واپس انجیکشن کریں جیسا کہ ٹیمپلیٹ نے تجویز کیا ہے → دوبارہ کال ماڈل۔

عملی تجاویز، خرابیوں کا سراغ لگانا، اور حفاظتی نوٹ (مجھے کیا دیکھنا چاہئے؟)

ٹوکن ٹیمپلیٹس سخت ہیں۔ ماڈل کا استعمال کریں۔ tokenizer.apply_chat_template یا عین مطابق دوبارہ پیش کریں۔ <think>/</think> ٹوکنز جیسا کہ دکھایا گیا ہے۔ غلط وقفہ کاری یا لاپتہ مارکر ماڈل کے رویے کو بدل دیں گے۔
ٹول فارمیٹ درست JSON ہونا چاہیے۔ ماڈل ٹول آرگیومنٹس کو JSON کے بطور پارس کرے گا - غلط JSON ٹول کالز کو توڑ دے گا۔
کوانٹائزیشن ٹریڈ آف۔ 1 بٹ متحرک / جارحانہ مقداریں اسٹوریج اور RAM کو سکڑتی ہیں لیکن عددی وفاداری کو قدرے تبدیل کر سکتی ہیں۔ اپنے کام کے بوجھ کی جانچ کریں۔ کمیونٹی کوانٹائزیشن جو 80% ڈسک کے استعمال کو کم کرتی ہے (مثال کی رپورٹ: 720GB → ~170GB)، لیکن ہمیشہ آپ کے اشارے کے ساتھ توثیق کرتے ہیں۔
اولاما مطابقت کچھ ڈیپ سیک ویریئنٹس اولاما v0.11.7 کو نوٹ کرتے ہیں جیسا کہ پری ریلیز فیچرز کی ضرورت ہوتی ہے — اولاما ماڈل کا صفحہ چیک کریں اور اس کے مطابق اپ ڈیٹ کریں۔

مثال سے آخر تک: تھنکنگ موڈ (منی واک تھرو) کے ساتھ مقامی طور پر DeepSeek-V3.1 چلائیں

اولاما کو انسٹال کریں اور ماڈل کو کھینچیں:

# install ollama per docs, then:

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

سوچنے کا اشارہ تحریر کرنے کے لیے ازگر ٹوکنائزر کا استعمال کریں:

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())

اگر ماڈل ٹول کال فارمیٹ میں ٹول کال واپس کرتا ہے، تو JSON کو پارس کریں اور ٹول کو چلائیں، پھر ماڈل کارڈ ٹیمپلیٹس کے مطابق نتائج کو اگلے پیغام میں داخل کریں۔

آپ کو اپنے تعیناتی کے راستے کا انتخاب کیسے کرنا چاہیے؟

اگر آپ تجربہ کرنے کا تیز ترین راستہ چاہتے ہیں: استعمال کی شرائط علامہ اور ہیگنگ فیس ماڈل کارڈ کی مثالیں۔ اولاما بہت سی بنیادی تفصیلات چھپاتا ہے اور ایک مقامی HTTP API دیتا ہے۔
اگر آپ کو کم قیمت / زیادہ پورٹیبلٹی کی ضرورت ہے: ایک کمیونٹی کا استعمال کریں GGUF کوانٹائز کیا گیا۔ آرٹفیکٹ اور اس کے ساتھ چلائیں llama.cpp or llama-server. کوانٹائزیشن ڈسک اور میموری کو بچاتی ہے لیکن آپ کے کام کے بوجھ کے لیے درستگی کی جانچ کرتی ہے۔
اگر آپ ایجنٹ یا ٹولز بنا رہے ہیں: ماڈل کارڈ کی پیروی کریں ٹول کال اور ایجنٹ ٹیمپلیٹس بالکل آرکیسٹریٹ ٹول ماڈل سیاق و سباق میں واپس آتا ہے۔

شروع

CometAPI ایک متحد API پلیٹ فارم ہے جو سرکردہ فراہم کنندگان سے 500 سے زیادہ AI ماڈلز کو اکٹھا کرتا ہے — جیسے OpenAI کی GPT سیریز، Google کی Gemini، Anthropic's Claude، Midjourney، Suno، اور مزید — ایک واحد، ڈویلپر کے موافق انٹرفیس میں۔ مسلسل تصدیق، درخواست کی فارمیٹنگ، اور رسپانس ہینڈلنگ کی پیشکش کرکے، CometAPI ڈرامائی طور پر آپ کی ایپلی کیشنز میں AI صلاحیتوں کے انضمام کو آسان بناتا ہے۔ چاہے آپ چیٹ بوٹس، امیج جنریٹرز، میوزک کمپوزر، یا ڈیٹا سے چلنے والی اینالیٹکس پائپ لائنز بنا رہے ہوں، CometAPI آپ کو تیزی سے اعادہ کرنے، لاگت کو کنٹرول کرنے، اور وینڈر-ایگنوسٹک رہنے دیتا ہے—یہ سب کچھ AI ماحولیاتی نظام میں تازہ ترین کامیابیوں کو حاصل کرنے کے دوران۔

ڈویلپرز رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ ڈیپ سیک V3.1 CometAPI کے ذریعے، درج کردہ تازہ ترین ماڈل ورژن مضمون کی اشاعت کی تاریخ کے مطابق ہیں۔ شروع کرنے کے لیے، میں ماڈل کی صلاحیتوں کو دریافت کریں۔ کھیل کے میدان اور مشورہ کریں API گائیڈ تفصیلی ہدایات کے لیے۔ رسائی کرنے سے پہلے، براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ نے CometAPI میں لاگ ان کیا ہے اور API کلید حاصل کر لی ہے۔ CometAPI آپ کو انضمام میں مدد کے لیے سرکاری قیمت سے کہیں کم قیمت پیش کریں۔

نتیجہ

DeepSeek-V3.1 ایک عملی ہائبرڈ انفرنس فلسفہ (ایک چیک پوائنٹ + ٹیمپلیٹڈ سوچ کا رویہ) لاتا ہے جو چین کے سوچے سمجھے طرز استدلال کے ساتھ تجربہ کرتا ہے اور جب آپ چیٹ ٹیمپلیٹس اور ٹولنگ کے تقاضوں کا احترام کرتے ہیں تو ایجنٹ ٹول کا استعمال سیدھا ہوتا ہے۔ Hugging Face ماڈل کارڈ اور DeepSeek ریلیز نوٹس کو اپنے پہلے اسٹاپ کے طور پر استعمال کریں، ایک مقامی رن ٹائم منتخب کریں (سادگی کے لیے اولاما، llama.cpp کنٹرول کے لیے)، اور عملی مقامی تعیناتیوں کے لیے کوانٹائزڈ بلڈز کی جانچ کریں۔