知识点：
1. 深度学习框架的必要性：随着人工智能和机器学习技术的发展，深度学习成为计算机科学领域的重要组成部分。为了广泛的应用深度学习算法，需要在本地环境中运行这些算法。
2. deepSeek框架介绍：deepSeek是一个基于Python的深度学习框架，其设计目的是通过简单、高效的方式实现复杂的深度学习任务。
3. 框架特点：相比于传统的分布式计算方式，deepSeek提供了更灵活的数据处理能力和更好的资源利用率，并且具有高性能特点，可以方便地与各种硬件平台（如GPU）进行交互。
4. 安装步骤：需要从GitHub上获取deepSeek的最新版本，并根据官方文档完成安装。安装方式可以使用pip命令进行安装，也可以使用pipenv工具简化安装过程。
5. 环境配置：在安装deepSeek之后，需要配置环境变量以确保其正常工作。其中包括CUDA_HOME和PATH的配置，这些环境变量通常会自动设置，但在有疑问时应查阅官方文档了解详细信息。
6. 编写代码：在安装并配置好环境之后，可以在项目目录下编写深度学习代码。以训练一个基本的卷积神经网络（CNN）为例，通过导入必要的库、定义模型参数、优化器、损失函数和性能指标，并通过迭代训练数据来训练模型。
7. 运行代码：完成代码编写后，将代码保存到文件中，并在命令行中运行该文件。这一步将启动深度学习模型，并在指定的超参数下训练数据集。
8. 框架适用性：deepSeek非常适合初学者使用，通过简单的配置和代码示例，用户可以轻松搭建自己的深度学习项目。尽管一开始可能觉得复杂，但随着时间的推移，用户会发现该框架提供了一个强大的工具链，用于构建各种类型的深度学习模型。
9. 学习资源：对于希望了解和使用deepSeek的用户来说，官方文档是获取安装指南和配置信息的重要资源，有助于更好地理解和使用该框架。
总结：
deepSeek是基于本地部署的Python深度学习框架，其简化了深度学习任务的实施过程。它提供灵活的数据处理和高效资源利用，支持与硬件平台如GPU的交互。通过直接从GitHub安装，用户可以开始构建和训练深度学习模型。配置环境变量、编写和运行代码都是该框架安装和使用过程中的关键步骤。无论是新手还是经验丰富的开发者，都可以通过使用deepSeek框架来构建各种深度学习模型。对于希望开始使用deepSeek的用户，官方文档是学习和解决问题的重要工具。
