与广泛采用的开源模型相比，DeepSeek 的 R1 模型文档有限，但开发人员可以利用关键资源。 主要来源是 DeepSeek 官方文档门户，其中包含一份技术报告，概述了模型的架构、训练数据和性能基准。 例如，该报告详细介绍了 R1 的混合方法，该方法将基于 Transformer 的层与专门的注意力机制相结合，用于长上下文处理等任务。 还提供了 API 文档，用于通过基于云的端点集成模型，涵盖温度、最大令牌数和停止序列等参数。 模型卡片解决了伦理方面的考虑、局限性和推荐的用例，例如避免医疗建议等高风险应用。
社区驱动的资源补充了官方文档。 GitHub 等平台托管了在本地运行 R1 模型的非官方实现和代码片段，尽管这些未经官方认可。 例如，一些存储库提供了 Python 示例，用于量化技术以减少 GPU 内存使用。 Reddit 和 Hugging Face Spaces 等开发者论坛讨论了实际挑战，例如有效处理模型 32k token 上下文窗口。 但是，这些资源的质量各不相同，并且可能包含过时或未经测试的方法。 DeepSeek 的 Discord 服务器偶尔会分享工程团队的故障排除技巧，例如使用动态批处理策略优化批量推理速度。
由于文档存在差距，使用 R1 的开发人员应优先考虑动手实验。 该模型的 API playground 允许通过实时调整 top-p 采样等参数来测试提示。 例如，在 1.0 和 2.0 之间调整 repetition_penalty 参数可以帮助减少创意写作任务中的输出冗余。 那些使用开源变体的人可以检查模型的配置文件（例如，config.json）以了解隐藏层维度或位置编码方案。 虽然高级微调的综合指南很少，但技术报告提供了用于迁移学习场景的基线超参数。 与 LLaMA 或 Mistral 等类似架构的文档进行交叉引用可以帮助填补知识空白，尤其是在注意力机制实现和内存优化模式方面。