deepseek全部模型
时间: 2025-03-01 12:00:26 浏览: 111
### DeepSeek 模型概述
DeepSeek 提供了一系列先进的预训练模型,涵盖了自然语言处理、计算机视觉等多个领域。这些模型旨在帮助开发者快速构建和部署人工智能应用。
#### 自然语言处理 (NLP) 模型
对于文本分类任务,提供了基于Transformer架构的BERT变体模型[^1]。该类模型经过大规模语料库上的预训练,在多种下游任务上表现出色。具体来说:
- **BERT-base**: 使用12层编码器结构,隐藏单元数为768维。
- **RoBERTa-large**: 增强版BERT模型,拥有更大参数量以及更优性能表现。
针对对话理解和生成场景,则有专门优化过的Seq2Seq框架下的GPT系列版本可供选择[^2]。
```python
from deepseek_nlp import load_model
nlp_model = load_model('bert-base')
print(nlp_model.summary())
```
#### 计算机视觉 (CV) 模型
图像识别方面,ResNet家族成员被广泛应用于各类物体检测与分类项目之中;而EfficientNet则以其高效性和准确性著称于世[^3]。
- **ResNet50**: 经典卷积神经网络之一,适用于通用目标定位场合。
- **EfficientNet-B4**: 结合复合缩放方法提升效率的同时保持良好精度水平。
关于风格迁移等艺术创作需求,StyleGAN能够实现高质量图片合成效果[^4]。
```python
from deepseek_cv import get_pretrained_model
cv_model = get_pretrained_model('resnet50', pretrained=True)
output = cv_model.predict(image_input)
```
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