Deepseek日常实操培训
3 Deepseek日常工作案例
5 展望
4 Deepseek工程领域应用
2 Deepseek安装及使用
目
录
1 认识Deepseek
一 认识Deepseek
纳斯达克100指数下跌超过300点
Deepseek横空出世、 火爆
出圈 ，在全球范围内掀起
了一场惊涛骇浪 ：外媒宣
传铺天盖地、 美国股市大
幅震荡、 多国政府领导人
广泛关注。
北京大学终身讲席教授饶
毅称 ， DeepSeek是鸦片战
争以来 ， 中国对人类最大
的科技震撼。
Deepseek简介
l
l
DeepSeek是什么?
l 由杭州深度求索人工智能公司开发 ，采用了全新的 “纯强化学习”技术架构，
可自主生成数万字长思维链 ， 实现智能问答与复杂推理场景的智能解析。
l DeepSeek 的核心是推理型大模型 ，与传统指令型大模型不同 ， 无需依赖传
统模型的预设步骤 ， 即可精准理解用户意图并生成解决方案。
Deepseek简介
引领开源
成本优化
2
• DS训练成本下降近60%
•
业
”
焦
“ 高
“
• DS 推理成本下降80% 扩
，
展速度 ，势必会开启
, 推理性能提升；强化 一场广泛的应用创新浪
学习+蒸馏新范式 ，企 潮
部
模
效
造
如何
点从
转向
竞争
型
行
1
模型结构创新：扩大模型容
量 ，性能、效率双提升
计算通信创新：降低计算量
, 受限算力下维持高利用率
训练流程创新：极少人工标
注 +强化学习 ，降低数据开销
推理流程创新：一次推理生
成多个token ，倍级提升效率
• ToB：不分行业，
各企业可全方位接
入DeepSeek ，结
合场景应用
• ToC：用户爆炸式
增长 ，超级APP覆
盖衣食住行 ，加速
LLM全民普及
, 能力持平SOTA ，降 署 优化和应用模型”
低预训练门槛 加
、
速了大模型商业化
Deepseek的优势
• 突破A国硅谷和
华尔街联合壁垒
• 开创全球AI技术
与应用全新格局
, 真正形成中外
两条路线
突破壁垒
技术创新
激发创新
业AI更易获取和使用
4
5
•
•
•
•
3
二 Deepseek安装及使用
官方网址 第三方平台
Deepseek安装与使用
本地部署APP端
注意：
• 深度思考选项勾选可
让回答内容更专业。
• 如果需要融合实时网
络信息， 可以勾选联
网搜索。
• deepseek可以自动整
理 、 学习并总结上传
的附件内容。
• 联网搜索和上传附件
无法同时使用。
Deepseek安装与使用
联网搜索 ，查询
网络信息 ，不可
同时上传附件
深度思考 ，满血
版推理模型
上传附件 ，
可文件对话
类型 版本
推理
速度
训练
成本
推理
成本 典型任务
Deepseek
R1联网版
671
B 慢 极高 极高
大型企业的数据挖掘、大型企业的前
沿探索、超长超复杂内容处理等
Deepseek
R1满血版
671
B 慢 极高 极高
科研与高精度任务 ，如海量数据分析、
复杂数学证明、专业领域的知识图谱
构建等
Deepseek
蒸馏版
极快 低 极低 本地开发和测试 ，可处理一些常规的 翻译、总结、摘要、生成等常见任务；
7B/8
B 快 低 低
常规文本生成工具（如摘要生成、基
础问答）；
14B/
32B 中等 中 中
中高等复杂任务 ，如长文本理解生成、
文本翻译、文本分析等；
70B 较慢 高 高
专业型数据分析（如辅助编程或企业
级文档处理）、深度内容分析处理等；
模型版本 CPU 内存 GPU GPU型号示例
4核+ 8GB+ 4GB+ 如GTX 1650/RTX2060
7B 8核+ 16GB+ 8GB+ 如RTX 3070/RTX4060
8B 8核+ 16GB+ 8GB+ 如RTX 3070/RTX4060
14B 12核+ 32GB+ 16GB+ 如RTX 4090/A5000
32B 16核+ 64GB+ 24GB+ 如A40/A6000
70B 32核+ 128GB+ 80GB+ 如2×A100/2×A800
671B 64核+ 512GB+
850GB
+ 如16×A100/16×A800
DeepSeek R1模型满血版与联网版擅长复杂推理和海量数据处理 ，适用于科研与工程任务。蒸馏版适用于算力
受限场景下的本地化部署。 DeepSeek R1模型本地化部署需要算力约16张A100显卡。
Deepseek安装与使用
不同版本模型性能及算力需求
表2.各版本部署算力要求表1.各版本性能对比
任务 + 要求 + 目标&结果
目标是让电建集团决策有无投资回报
要求投资分析报告能考虑政策、资源、技术引领及未来市场核心竞争力
编制电建集团XX漂浮式风电投资分析报告
规划 建立系统性执
行预案
评估 中间步骤的批
判性验证
反思 支持策略的重 构与优化
探索 多路径解决方 案的生成
Deepseek使用技巧
Deepseek以对话问答方式进行交互
深度思考
Deepseek使用技巧三部曲
要求
任务
目标
三 Deepseek日常工作案例
2025-2-19 12
3 Deepseek日常工作案例
知识问答
• 管理制度
• 工程规范
• 标准强条
• 专业报告
• ……
辅助软件开发
• 开发思路
• 代码生成
• Bug解决
• ……
文案编制
• 战略分析
• 投资分析
• 制度起草
• 会议纪要
• ……
辅助方案设计
• 工程设计
• 方案分析
• 设计优化
• ……
数据分析
• 数据挖掘
• 财务分析
• 趋势分析
• ……
知识问答
u 市场经营
知识问答
u 工程管理
知识问答
u 安全管理
知识问答
u 科技创新
文案编制
u 招聘政策起草
文案编制
u 管理制度起草
文案编制
u 会议纪要整理
文案编制
u 招标文件生成
数据分析
u 财务分析助手
VS
辅助方案设计
u 土石方调配
辅助开发
u 自动生成网页
笼统性提问规范化提问
Deepseek使用技巧总结
技巧一： 知识问答时应给出具体的限定词和明确的场景 ，避免描述太模糊笼统
提问回答
Deepseek使用技巧总结
技巧二： 方案生成时需提供清晰需求和结构化目录
规 答规范化提问 笼统性提问
递进
Deepseek使用技巧总结
技巧三： 通过不断深入追问 ， 多步骤分解询问 ，得到精确的结果
Deepseek使用技巧总结
技巧三： 通过不断深入追问 ， 多步骤分解询问 ，得到更加专业的结果
多轮递进式询问
四 Deepseek工程领域应用
• 密集区域影像分割
• 工程微小目标智能检测
• 工程复杂场景智能理解
• …
• 工程专业词汇智能识别
• 报告智能分析与生成
• 知识库智能检索
• …
• 短期时序数据量化分析
• 长期时序数据趋势预测
• 工程数据特征提取
• …
• 图文理解
• 图文生成
• 数据、影像融合分析
• …
基于deepseek大模型 ，深入挖掘工程建造行业知识的深层联系和内在规律 ，研究电建工程建造多模态AI大模型 ，解决
工程建造领域适用性差等问题 ，完成工程复杂场景高阶应用
知识图谱体系
• 本体推理
• 规则计算
…
工程知识库
• 知识存储
• 知识融合
…
领域知识迁移
• 知识表示
• 迁移学习
…
工程图像解码机制
• DTC变换
• DC差分编码
…
专业词汇识别
• 实体识别
• 实体链接
…
多模态语料对齐
• 时空对齐
• 语义对齐
…
电建工程建造AI大模型（水电、新能源…）
工程建造
能力支撑
L1
工程建造大模型
工程领域融合
关键技术研究
L0
deepseek大模
型
电建工程建造AI大模型
deepseek大模型基座
预测大模型 大语言模型
多模态融合预测能力视觉能力 语言能力
多模态AI大模型视觉大模型
• 工程投资类场景 ，实现工
程事前算赢、风险评估等
• 工程建设类场景 ，实现工
程建设知识管理和工程建
设辅助决策
• 工程运营类场景 ，提高工
程运营效率、减少工程运
行隐患
• 企业管理类场景 ，实现管
理过程中流程自动化、多
源数据分析及辅助决策
面向电建各工程投资、工程建设、工程运营、企业管理等场景开发一系列智能应用 ，赋能电建各项业务数智化转型。
水电规范知识问答
设计方案自动生成
周期性报告自动生成
工程辅助决策助手
风电设计知识问答
光伏建设知识问答
工程资料快速检索
人力资源管理助手
项目资料归档助手
绩效自动核算助手
企业资源自动结算
项目人员智能推荐
合同资料智能审核
供应商智能筛选推荐
投资概算自动提取
投资风险智能检索
投资效益智能预测
法律法规智能问答
工程投资风险评估
风险报告自动生成
时长需求精准预测
水电设备知识图谱
梯级电站动态调配
光伏发电效率预测
风电发电效率预测
工程运营风险识别
运营报表自动生成
工程运营安全培训
电建工程建造AI大模型
工程运营
报告方案自动生成： 自动生成周报、月报、进度、质量、安全、物资
分析报告；
投标文件生成： 自动解读招标文件及工程信息 ，快速生成投标文件；
工程AI造价：工程量清单项目和特征值的自动识别、提取及定额自动
配置。
作业指导助手：根据工程部位， 自动推送工作程序
、规范标准、风险管控要点及处理措施；
工程管理数字人：合同风险评估 ，工程安全预警，
进度管控决策 ，违规事件智能统计分析；
自动归档： 自动归类、快速检索 ，辅助智能归档；
投标文件生成
工程管理数字人—违规事件智能统计分析作业风险自动推送
一键式生成周月报
AI档案
造价定额清单
工程领域应用——专业功能
工程领域应用--工程管理
违规事件统计分析
临边防护
高空抛物
电焊放在钢筋上吊篮人数超载
卸料高度违规检测
人员摔倒
吊钩下方人员检
测
电焊作业未佩戴防
护面罩
非机动车检测
混凝土振捣检测
蜂窝麻面
人员聚集
爆破危险区域警戒
作业面机械设备
统计
锚杆长度检测
机械违规载人
未佩戴安全帽
人员抽烟 挂帘
积水检测
木板乱堆乱放
赤膊作业电子围栏入侵 洒水作业
扬尘识别
垃圾检测
短裤作业
拖鞋作业
工地违规事件识别
利用大模型多模态的能力 ，对工地违规行为进行智能检测。
工程领域应用--工程管理
不同气瓶混乱存放
多人直梯作业
未佩戴安全绳
保湿检测
作业指导助手：智能推荐施工图 ，并对施
工工序、工法、流程进行全方位指导
工程建设管理助手：辅助质量验评、安全
管控及工程巡检
工程风险挖掘及预警：实时监测工程中可
能出现的质量风险 ，及时调整施工工艺；
实现对工地安全状态的智能评估和预警 ，
及时发现潜在的安全隐患
工程领域应用--工程管理
工程数字人
五 展望
2025-2-19 38
未来世界的三类企业： 一类是 AI 技术的创建者 ， 一类是 AI 技术的使用者 ，
而第三类则是跟不上 AI 时代的淘汰者。
中国电建主动拥抱人工智能带来的深刻变革 ， 充分发挥需求规模大、 产业配
套全、 应用场景多的独特战略优势 ， 制定主业赋能和产业培育 “双向发展 ”
的顶层设计。
AI与生产力的三要素深度融合 ， 让工程建造更智能、 项目运营更科学、 企业
经营更有效 ， 为公司降本增效提质赋能； 面向未来 ， 把传统行业改造成战略
性新兴产业 ，实现产业焕新和高质量发展 ，建设国际一流企业。
5 展望
