DeepSeek 通过系统化的方法处理模型版本控制，旨在维护更新的清晰性、可重现性和一致性。该系统使用语义版本控制（例如，MAJOR.MINOR.PATCH）根据影响对更改进行分类。主版本表示重大更改，例如架构的全面修改，而次版本表示功能添加，例如新的训练数据或优化。补丁版本解决错误修复或细微调整。每个版本一旦发布就不可更改，从而确保依赖于特定版本的实验或部署保持稳定。例如，标记为 v2.1.0 的模型可能会引入新的预处理步骤（次要更新），而 v3.0.0 可能会从 PyTorch 切换到 TensorFlow（主要更改）。
版本控制过程与 CI/CD 管道集成，以实现测试和验证的自动化。当提出模型更新时，自动化测试会检查性能指标、与现有 API 的兼容性以及是否符合预定义的阈值（例如，准确性或延迟）。如果测试通过，则会将新版本分配给模型，并将其存储在包含元数据的注册表中，详细说明训练数据、超参数和依赖项。例如，在 2024 年更新的数据集上训练的模型可能会在其元数据中包含数据集哈希值，以确保可追溯性。这种自动化减少了人为错误，并确保仅部署经过验证的模型。
DeepSeek 还支持回滚功能和环境可重现性。如果新模型的性能不佳，开发人员可以使用版本标签来检索特定迭代，从而恢复到早期版本。为了保持一致性，每个版本都与环境规范（例如，Docker 容器或依赖项列表）打包在一起，以确保模型在不同的设置中正确运行。例如，使用 CUDA 11.6 训练的模型将包含一个 requirements.txt 文件，用于指定确切的库版本。 API 端点通常包含版本标识符（例如，/predict/v1.2.3），允许客户端锁定到特定版本而不会中断。这种清晰的版本标签、自动化检查和环境管理的结合确保了可靠的更新和故障排除。