面向审计行业DeepSeek大模型操作指南

版本1.0|适用对象：审计从业人员 南京审计大学计算机学院大模型团队提供2025年2月8日 目录 1DeepSeek基本概况................................................................................................................32.DeepSeek主要版本...............................................................................................................43.DeepSeek审计能力...............................................................................................................54.DeepSeek部署方法...............................................................................................................64.1官方渠道..........................................................................................................................64.1.1网页版使用..............................................................................................................64.1.2手机版使用..............................................................................................................84.2第三方渠道......................................................................................................................84.2.1硅基流动&华为云...................................................................................................84.2.2纳米AI搜索............................................................................................................94.2.3阿里云....................................................................................................................104.2.4百度智能云............................................................................................................114.2.5火山引擎................................................................................................................114.2.6其他平台................................................................................................................124.3本地部署........................................................................................................................124.3.1下载ollama............................................................................................................134.3.2合适版本安装.........................................................................................................134.3.3输入安装代码........................................................................................................154.3.4测试部署模型........................................................................................................174.3.5部署非量化模型....................................................................................................185.DeepSeek审计助手.............................................................................................................205.1基础操作场景...............................................................................................................205.2审计工作辅助...............................................................................................................215.3审计学习考试...............................................................................................................225.4其他提示.......................................................................................................................23 1.DeepSeek基本概况 DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（简称“深度求索”）开发的一系列人工智能模型。该模型拥有数以亿计甚至更多的参数，通过在海量文本数据上进行预训练，学习到丰富的语言结构和语义信息；并支持智能对话、准确翻译、创意写作、高效编程、智能解题和文件解读等多种功能。其“深度思考”和“联网搜索”功能能够更全面地理解用户问题并提供准确答案。 杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司公司成立于2023年7月17日，专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术。自成立以来，公司在AI领域取得了显著成果，主要使用数据蒸馏技术，得到更为精炼、有用的数据。2024年1月5日，发布DeepSeekLLM（深度求索的第一个大模型），目前，DeepSeek-R1、V3、Coder等系列模型已上线国家超算互联网平台。英伟达称，DeepSeek-R1是最先进的大语言模型，亚马逊和微软也接入DeepSeek-R1模型。DeepSeek大模型在多个基准测试中表现优异，尤其是在代码和数学任务上，超越了其他开源模型，甚至与领先的闭源模型（如GPT-4和Claude-3.5-Sonnet）不相上下。 DeepSeek被业界认为“以高性价比著称的AI模型服务商”，原因是这家公司的出现极大地降低了大模型训练和应用的成本，如该公司开发的DeepSeek-V3训练成本仅557.6万美元，而OpenAl训练GPT-4所花费的成本高达7800万美元甚至是1亿美元，双方的成本相差至少10倍。DeepSeek-V3在数学、代码能力和中文知识问答方面还超过了GPT-4，可以说是性价比超高。此外，DeepSeek团队只有139名研发人员，而开发GPT的OpenAl团队则有1200名研究人员。 在审计领域，DeepSeek大模型能够帮助审计人员高效处理各类多源异构的审计数据、识别风险、提升审计质量；通过自动化的数据处理、智能化的风险识别和定制化的报告生成等功能，帮助审计人员降低人工成本、提高审计质量和效率。 2.DeepSeek主要版本 目前，DeepSeek的核心版本主要有DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、JanusPro，表1中列出了这3个核心版本的特点和适用场景。 这三个版本原始模型权重已经在huggingface上开源，用户可以免费下载。国 内 使 用 可 以 通 过 其 镜 像 （https://hf-mirror.com/） 获 取 。DeepSeek-V3和DeepSeek-R1的模型参数量较大，达到了671B，直接部署这两个模型需要1.3~2TB（FP16）的显存支持（如128卡H100的集群）。为方便一般用户本地使用，DeepSeek团队使用Qwen2.5和Llama3.3，以DeepSeek-R1为教师模型，蒸馏了6款小模型，包含1.5B～70B在内共有6个尺寸，如表2所示。 即使经过了蒸馏，7B模型也需要20~25G的显存，即使是24G的4090显卡，部署也存在一定的风险。为此，在个人使用时，很多会将这类模型进行进一步量 化，以缩减模型大小，ollama官方拉取的DeepSeek模型即是通过4bit量化后的模型。 这里需要注意：无论是模型蒸馏还是量化，都会或多或少降低模型的能力。 3.DeepSeek审计能力 （一）数据采集与预处理 DeepSeek支持多种数据源的接入，包括财务系统、ERP系统和数据库等，确保数据获取的全面性。 通过数据清洗、缺失值填补、异常值检测和格式转换等操作，DeepSeek能够自动清洗、转换和整合数据，确保数据质量，并将不同来源的数据统一格式化，为后续分析提供高质量的数据基础。 （二）数据分析与挖掘 DeepSeek提供多种数据分析工具，如趋势分析、比率分析和异常检测等，帮助审计人员快速识别潜在的风险区域。DeepSeek还可以进行时序分析，揭示财务数据中的潜在问题。 DeepSeek利用机器学习算法识别潜在风险和异常交易，通过结合历史数据训练风险识别模型，实时监控异常交易、非正常模式和潜在的舞弊行为。 （三）支持自定义分析模型 用户可以根据具体审计需求自定义分析模型，针对特定场景（如税务审计、资产管理审计等）设定独特的分析参数。 （四）风险识别与评估 DeepSeek基于预设规则和机器学习模型识别潜在风险领域，通过预设的审计规则和数据驱动的机器学习模型，自动识别潜在风险区域，帮助审计人员发现财务漏洞