DeepSeek 通过提供可访问的工具、资源和平台来支持 AI 研究社区，从而促进协作和创新。 他们的重点是通过实用的解决方案降低开发人员和研究人员的门槛，营造一个实验和知识共享蓬勃发展的环境。 这种支持围绕三个主要领域构建：开源贡献、计算基础设施和社区驱动的倡议。
DeepSeek 的一项关键贡献是发布开源框架和数据集。 例如，他们提供针对训练大型语言模型 (LLM) 或计算机视觉任务优化的库，其中包括用于数据预处理、模型架构设计和评估的预构建模块。 这些工具在设计时考虑了模块化，允许开发人员自定义组件，而无需重新发明轮子。 此外，DeepSeek 还共享自然语言处理或多模态学习等领域中经过整理的数据集，这些数据集经过注释和结构化以便于使用。 这减少了研究人员在数据收集上花费的时间，让他们可以专注于模型实验。
DeepSeek 还通过提供可扩展的基础设施来解决 AI 研究的计算挑战。 他们提供具有灵活定价模型的基于云的 GPU 集群，使小型团队或个人研究人员无需前期成本即可访问高性能计算。 例如，训练视觉 Transformer 模型的开发人员可以使用 DeepSeek 的平台根据工作负载需求动态分配资源。 此外，他们还在公共存储库中托管预训练模型，允许用户微调现有的文本生成器或图像分类器等模型，而不是从头开始。 这加快了原型设计，并降低了测试新想法的资源门槛。
最后，DeepSeek 通过社区参与促进协作。 他们组织黑客马拉松和研讨会，重点是解决特定的技术挑战，例如优化边缘设备的推理速度或提高 AI 系统的公平性。 这些活动通常包括 DeepSeek 工程师的指导和参与者展示其工作的机会。 该公司还维护论坛和文档中心，开发人员可以在其中解决问题、共享代码片段或讨论最佳实践。 通过创建点对点学习和解决问题的空间，DeepSeek 帮助弥合学术研究和实际应用之间的差距。