DeepSeek 的 AI 模型为开发者提供了多种定制选项，以便将技术应用于特定的用例。这些选项侧重于调整模型行为、修改输出以及与现有系统集成。定制通常分为三类：参数调优、提示工程和架构扩展。通过利用这些工具，开发者可以针对代码生成、数据分析或领域特定应用等任务优化模型，同时控制性能和成本。
一个关键的定制方法是通过 API 调整推理参数。例如，开发者可以设置 temperature 来控制输出的随机性（较低的值使输出更具确定性），或者使用 top_p 将 token 选择限制在概率阈值内。最大 token 限制可防止生成过长的响应，这对于简洁的代码片段或摘要很有用。此外，系统级提示可以指导模型的行为——例如指示它“扮演 Python 专家”或“优先考虑安全最佳实践”。这些提示被构建为初始输入消息，允许开发者在不重新训练模型的情况下定义角色、约束或输出格式。对于特定领域，可以使用自定义数据集进行微调，但这需要准备标记好的示例和计算资源。
DeepSeek 还支持通过模型架构调整进行更深入的集成。开发者可以为基础模型添加额外的层或模块，用于代码生成中的语法验证或集成外部 API 以实时检索数据。例如，可以在推理期间修改模型以调用数据库来验证事实声明。部署选项包括用于可扩展性的云端 API 或用于数据敏感环境的本地安装。性能监控工具可以跟踪延迟、错误率和 token 使用情况等指标，从而实现迭代优化。文档提供了常见工作流程的代码示例，例如创建使用模型进行自动化代码审查的 CI/CD 流水线，确保定制与开发流水线保持一致。