DeepSeek 的模型可以通过 API、SDK 和可定制的部署选项集成到现有系统中。主要方法是利用 RESTful API，这允许开发人员向 DeepSeek 托管的模型发送请求，并接收文本生成或分类结果等输出。例如，使用 requests 库的 Python 脚本可以调用 API 端点并处理 JSON 响应。 DeepSeek 提供的 SDK 通过处理身份验证、重试和数据格式进一步简化了这一过程，从而只需几行代码即可实现集成。这种方法非常适合需要快速部署而无需更改基础设施的应用程序，例如添加聊天机器人或内容审核功能。
对于需要定制行为的系统，可以使用自定义数据集对 DeepSeek 的模型进行微调。 开发人员可以上传特定领域的数据（例如医疗记录或技术文档）来训练模型的专用版本。 这可以通过与 DeepSeek 的训练 API 或开源框架交互的脚本来完成，类似于 Hugging Face Transformers 等工具的运行方式。 微调后，可以将该模型部署为私有 API 端点或导出以进行本地托管。 例如，金融机构可能会在其私有云中使用 Docker 容器部署欺诈检测模型，确保数据保持隔离，同时受益于模型的功能。
集成到更大的工作流程中包括将 API 调用或模型实例嵌入到现有代码库中并监控其性能。 例如，客户支持系统可以通过 API 将用户查询路由到 DeepSeek 模型，然后记录响应和准确性指标以进行迭代改进。 开发人员应实施错误处理、速率限制和缓存来管理可扩展性。 诸如 API 密钥轮换和输入验证之类的安全措施对于生产系统至关重要。 Prometheus 或 Grafana 等工具可以跟踪延迟和使用情况，而 CI/CD 管道可以在切换模型版本时自动更新。 这种结构化的方法可确保与其他组件（如数据库或用户界面）无缝运行。