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# DeepSeek源代码获取方法探究
在人工智能飞速发展的当下，DeepSeek作为致力于打造开源大语言模型（LLMs）的创新力量，备受关注。对于众多开发者、研究人员而言，获取其源代码并深入钻研，无疑是探索AI前沿技术的重要途径。

DeepSeek由量化对冲基金公司High - Flyer于2023年创立，专注于针对有限计算资源优化的开源大语言模型研发，这使得它在模型的适用性和可扩展性方面具有独特优势。

若想获取DeepSeek源代码，以下是可行的方法：
1. **官方GitHub仓库**：DeepSeek V3的源代码可在其官方GitHub仓库获取，链接为https://github.com/deepseek - ai/DeepSeek - V3 。在此仓库中，关键模型函数位于/inference/model.py。这种方式最为直接且权威，能确保获取到官方认可的最新源代码版本。通过访问该仓库，开发者不仅可以获取到模型的核心代码，还能查看相关的文档说明、版本更新记录以及社区贡献者的讨论，有助于深入理解模型架构和开发思路。
2. **专业代码平台**：一些专业的代码下载平台，如CSDN，也提供了DeepSeek相关的代码资源。例如，在CSDN上搜索“python搭建的deepseek模型源代码”，能找到对应的下载链接https://download.csdn.net/download/m0_66360845/90309383 。不过，从这类平台获取代码时需留意代码的完整性、准确性以及版权声明，确保使用的合法性。

在获取到DeepSeek源代码后，运行它还需要安装一系列依赖包：
- **torch**：由Meta公司开发，是PyTorch机器学习框架的核心，提供了张量计算、自动求导等重要功能，为深度学习模型的搭建和训练提供基础支持，版本要求为torch==2.4.1。
- **triton**：由OpenAI公司开发，起源于2019年的一篇论文《Triton: An Intermediate Language and Compiler for Tiled Neural Network Computations》，旨在以更少代码量实现媲美专家级CUDA的性能，支持多种深度学习框架，DeepSeek V3要求版本为triton==3.0.0。需注意，triton未提供对Windows环境的原生支持，若在Windows下安装，可通过.whl包方式，如在madbuda/triton - windows - builds · Hugging Face找到适用于Windows环境的whl包进行安装。
- **transformers**和**safetensors**：这两个包由Huggingface公司开发，transformers为自然语言处理任务提供了丰富的预训练模型和工具，safetensors则是一种安全存储张量数据的格式，版本分别为transformers==4.46.3和safetensors==0.4.5。

总之，获取DeepSeek源代码并成功运行，不仅能让开发者站在巨人的肩膀上进行创新，推动AI技术在不同领域的应用和发展，还能助力研究人员深入探索大语言模型的奥秘，为AI的进一步发展贡献力量。