在当今人工智能蓬勃发展的时代，DeepSeek-R1作为一款具有强大推理能力的模型，吸引了众多学习者的目光。无论是对人工智能技术充满好奇的新手，还是希望在相关领域深入研究的专业人士，学习DeepSeek-R1都具有重要意义。然而，面对这样一个复杂而先进的模型，很多人可能会感到迷茫，不知从何下手。本文将为大家提供一份全面的学习指南，帮助大家逐步掌握DeepSeek-R1的学习方法。
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一、入门基础：访问与初步设置
1. 访问DeepSeek：网页和App，总有一款适合你
DeepSeek目前提供了网页版和App两种使用方式。如果您喜欢在电脑上使用，可以直接访问它的官网。通过官网，您能够方便地体验DeepSeek-R1的各种功能。而如果您更习惯在手机上操作，可以在各大应用商店搜索“DeepSeek”，认准那个蓝色的鲸鱼图标，下载安装即可。这是接触DeepSeek-R1最基础的一步，确保您能够顺利地进入到这个智能模型的世界。
2. 开启“深度思考”和“联网搜索”
这一步就像是解锁DeepSeek-R1的完全体。开启“深度思考”和“联网搜索”功能后，您将能更好地利用这个模型的潜力。很多人在使用DeepSeek-R1时，觉得没有想象中那么好用，或者不太习惯它的思维逻辑。这可能是因为没有充分利用这些功能。通过开启这些功能，可以让模型在处理问题时更加全面和深入，从而得到更符合需求的答案。
二、深入学习：了解DeepSeek R1的技术要点
1. 训练阶段全解析
DeepSeek-R1的训练流程包含四个阶段，分为两个强化学习（RL）阶段和两个监督微调（SFT）阶段。第一阶段是Cold（冷启动）阶段，例如DeepSeek-R1-Zero基于671B规模的DeepSeek-V3预训练模型，仅使用强化学习训练，无监督微调。为了避免强化学习的起点是不稳定的冷启动状态，作者提出先收集少量的长CoT数据微调Base模型，以此作为后续强化学习的起点。了解这些训练阶段有助于我们明白模型是如何构建和优化的，从而更好地理解它的运行机制。
2. 强化学习与推理能力提升
DeepSeek-R1的特点在于使用强化学习（RL）进行后期训练。与直接给出答案不同，像DeepSeek-R1这样的推理模型会针对一个查询执行多次推理过程，运用思维链、共识以及搜索等方法，从而得出最佳答案。这种强化学习的方式是DeepSeek-R1能够在多项推理基准测试中表现出色的关键，例如在数学、代码和自然语言推理等复杂任务上。通过深入学习强化学习在模型中的应用，我们可以更好地把握如何利用这个模型进行复杂问题的求解。
三、实际应用：让DeepSeek-R1为你所用
1. 本地部署与硬件要求
DeepSeek-R1依赖于Python环境运行，需要安装Python 3.8及以上版本。可以通过官方网站（https://www.python.org/downloads/）下载并安装Python，安装过程中记得勾选“Add Python to PATH”选项，以便在命令行中能够直接使用Python。此外，不同的应用场景可能对硬件有不同的要求。
例如，在进行大规模数据处理或者复杂的模型训练时，可能需要较高的内存和计算能力。了解本地部署的步骤和硬件要求，可以让我们根据自己的实际情况更好地使用DeepSeek R1。
2. 不同版本的应用差异
DeepSeek-R1系列模型是基于Transformer架构的大型语言模型，支持中英文双语处理。该系列模型通过不断优化算法和增加训练数据，逐步提升了模型的性能和适用性。不同版本如DeepSeek-R1-Zero在训练方式上有所不同，应用场景也可能存在差异。了解这些版本之间的区别，可以帮助我们在实际应用中选择最适合自己需求的版本。
四、持续学习：探索更多资源
除了上述的基础学习和应用，还有很多资源可以帮助我们进一步深入学习DeepSeek-R1。例如，有清华大佬198小时讲完的DeepSeek教程，全程干货无废话，在B站上可以找到，这是人工智能零基础系统教程，能够帮助我们在7天掌握国产AI。此外，DeepSeek官方网站（chat.deepseek.com）也提供了与DeepSeek-R1聊天的机会，并且可以开启“深度思考”按钮进行体验。同时，我们还可以关注DeepSeek的官方文档、技术论文等资料，不断跟进模型的更新和优化，持续提升自己对DeepSeek-R1的理解和应用能力。
学习DeepSeek-R1需要从基础的访问和设置开始，逐步深入到技术要点的理解，再到实际应用中的探索，并且持续关注相关资源不断提升自己的知识水平。通过这样的学习路径，我们能够更好地掌握DeepSeek-R1这个强大的工具，为我们的学习、研究或者工作带来更多的便利和创新。
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