DeepSeek 通过一个结构化的流程来管理模型更新和维护，该流程侧重于自动化、测试和分阶段部署。 在更新模型时，团队使用由新数据或性能指标触发的自动重新训练流程。 例如，如果用户反馈表明某个特定边缘情况处理不佳，系统可能会收集相关数据并启动重新训练。 每个模型版本都使用版本控制系统进行跟踪，以确保可重复性。 在部署之前，更新会经过严格的测试，包括性能基准、准确性检查和偏差检测。 这确保了更新后的模型满足预定义的质量和公平性阈值。 分阶段推出，例如金丝雀部署，允许团队在全面发布之前，通过一小部分用户子集在生产环境中测试模型，从而最大限度地降低风险。
维护包括持续监控和主动调整。 一旦模型上线，DeepSeek 就会监控关键指标，如推理延迟、错误率和预测漂移。 如果性能下降超出可接受的阈值（例如特定用户群体的准确率突然下降），自动化警报会通知工程师。 为了解决这些问题，团队使用回滚策略来恢复到稳定的模型版本，同时诊断问题。 例如，如果新更新导致意外的延迟峰值，系统可能会自动切换到以前的版本。 定期审核数据源和模型架构可确保长期可靠性，并定期审查以根据不断变化的用户需求更新训练数据集或调整超参数。
协作和迭代改进是 DeepSeek 方法的核心。 开发人员和数据科学家密切合作，分析用户反馈和系统日志，以确定需要改进的领域。 A/B 测试框架允许团队在实际场景中将新模型与现有模型进行比较，从而在最终部署之前验证改进。 例如，可以测试语言模型的更新，以更好地处理技术术语，并将结果记录下来以供分析。 反馈循环将用户报告的问题集成到重新训练流程中，确保模型适应实际使用模式。 这种迭代过程，结合版本控制的更新和透明的文档，使团队能够维护稳健、最新的模型，同时最大限度地减少对最终用户的干扰。