DeepSeek模型更新一般有下面几种常见办法：
官方发布更新包时
如果你用的是预训练的DeepSeek模型 。官方通常会在它们的代码库（比如在GitHub这样的平台）上发布模型更新版本。首先，你要去查看官方公告或者代码库的更新日志，确认有可用更新。然后，按照官方给出的指引，下载最新的模型权重文件。这就好像给你的模型换一套新的“大脑数据”。下载好后，在你的项目代码里，把引用旧模型权重的地方，改成引用新下载的权重文件路径。这样模型就能用上新的参数，完成更新啦 。
自己微调更新
要是你对模型进行了微调，想进一步更新它。首先要准备更多合适的训练数据，这些数据应该和你之前微调时的数据性质相似，但又包含新的信息。然后，使用这些新数据，在之前微调后的模型基础上，再次进行微调训练。这个过程就像是让模型重新学习一些新东西，根据新数据来调整它的参数。训练结束后，你就得到了一个更新后的微调模型。
基于代码库更新
如果你是基于DeepSeek的代码库进行开发。当代码库有更新时，你需要先把代码库拉到最新版本。一般在代码库所在目录，使用版本控制工具（比如Git），输入相关命令（像“git pull”）来获取最新代码。然后，检查更新的代码有没有新的依赖或者对现有代码结构有什么改变。按照更新说明，修改你自己的代码，让它能适配新的代码库版本。要是代码库更新涉及到模型架构的改进，你可能需要重新训练模型，以让模型能利用上新架构的优势 。 |
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