Cài đặt DeepSeek Harness chỉ mất một lệnh. Ba mươi giây sau, bạn sẽ nhìn thấy một giao diện đẹp đẽ nhưng hoàn toàn trống rỗng tại http://127.0.0.1:3080, và không ai nói cho bạn biết phải làm gì tiếp theo.
README nổi tiếng là sơ sài. Bài báo Cordis mà nó liên kết nói về khả năng kết hợp không gian-thời gian (spatiotemporal composability). Bạn chỉ muốn thứ đó đọc mã của bạn thôi.
Hướng dẫn này bắt đầu từ màn hình trống đó. Bạn sẽ nhận được lệnh cài đặt, đúng vậy, nhưng phần thực sự khiến bạn mất cả buổi chiều là kết nối một nhà cung cấp mô hình, và có ba giá trị mặc định trong bước đó âm thầm phá vỡ các mô hình DeepSeek và vứt bỏ 75% cửa sổ ngữ cảnh của bạn. Hầu như không ai ghi lại chúng.
Những điểm chính
npx @deepseek-ai/dsh weblà toàn bộ quá trình cài đặt. Node.js^22.19.0hoặc>=24.0.0là yêu cầu tiên quyết duy nhất.- DeepSeek Harness là một bộ khung (harness), không phải mô hình. Nó không đi kèm bất kỳ thông tin xác thực nào, vì vậy nó không làm gì cho đến khi bạn đính kèm một nhà cung cấp.
- Bất kỳ điểm cuối (endpoint) tương thích OpenAI nào cũng hoạt động, bao gồm API riêng của DeepSeek, một cổng (gateway) hoặc máy chủ Ollama cục bộ.
- Khi bạn thêm một nhà cung cấp tùy chỉnh, bộ khung sẽ đoán phương ngữ suy luận (thinking dialect) từ URL cơ sở của bạn. Đoán sai và
reasoning_contentsẽ hỏng. - Các mô hình khai báo thủ công mặc định có cửa sổ ngữ cảnh 262.144, vì vậy cửa sổ đầy đủ 1.048.576 của V4 vẫn bị tắt cho đến khi bạn chỉ định khác.
Terminal hiển thị các bài kiểm tra xanh lá cây đã vượt qua bên cạnh một bộ khung mô-đun phát sáng, minh họa cách cài đặt DeepSeek Harness
Phiên bản 60 giây về những gì bạn đang xây dựng
Đây là phần thưởng trước bất kỳ lý thuyết nào. Ba tệp trong một thư mục trống, một lời nhắc (prompt) dán vào, và tác nhân (agent) đọc mã, chạy pytest, xem hai bài kiểm tra thất bại, thay đổi một ký tự duy nhất và chạy lại cho đến khi bộ kiểm tra đều xanh.
DeepSeek Harness đọc fizzbuzz.py, chạy pytest, sửa lỗi lệch một (off-by-one) và chạy lại để đạt 3 bài kiểm tra vượt qua
Vòng lặp đầy đủ: đọc, chạy, chẩn đoán, vá, chạy lại. Mỗi bước đều được ghi lại trong nhật ký phiên chỉ được thêm (append-only session log) mà bạn có thể phát lại sau.
Tại sao hầu hết các nỗ lực cài đặt DeepSeek Harness đều bị đình trệ ở bước hai
Việc cài đặt thực sự rất đơn giản. Sự đình trệ xảy ra ngay sau đó, và đó là một quyết định thiết kế chứ không phải lỗi: DeepSeek Harness không đi kèm khóa, không có nhà cung cấp mặc định và không có mô hình đi kèm.
DeepSeek đã mã nguồn mở dự án vào ngày 13 tháng 8 năm 2026 theo giấy phép MIT, và nó đã tăng trưởng theo chiều dọc. Tính đến ngày 17 tháng 8 năm 2026, kho lưu trữ có 144.361 sao và 14.689 fork (GitHub, tháng 8 năm 2026), có nghĩa là có rất nhiều người cùng đến với màn hình trống đó trong cùng một tuần.
Chủ đề Hacker News từ tuần ra mắt ghi lại phản ứng trái chiều. Mọi người yêu thích sự minh bạch: mọi thứ mô hình thấy đều được ghi lại trong nhật ký phiên chỉ được thêm, và một người bình luận lưu ý rằng 'các mô hình Mỹ sẽ không cho phép bạn thấy điều đó.' Những lời phàn nàn cũng nhất quán. 'README khá sơ sài ngoài phần hướng dẫn cài đặt,' một nhà phát triển viết, và bài báo Cordis đã đưa ra nhận xét rằng nó giống như 'salad từ' (Hacker News, tháng 8 năm 2026).
Vì vậy, bốn điều thực sự cản trở mọi người đều là sau khi cài đặt:
- Node quá cũ, vì vậy
npxthất bại trước khi bất cứ điều gì bắt đầu. - Cổng 3080 đã bị chiếm bởi một máy chủ dev khác.
- Nhà cung cấp tùy chỉnh trả về 401 hoặc danh sách mô hình trống.
- Mô hình kết nối nhưng đầu ra suy luận đến bị hỏng, hoặc các tệp dài làm hỏng cửa sổ ngữ cảnh sớm.
Các bước 1 đến 5 dưới đây nhắm thẳng vào bốn vấn đề đó.
Trước khi cài đặt DeepSeek Harness: Chọn mô hình và khóa
Trả lời trước: bản thân bộ khung là miễn phí và cục bộ, nhưng nó sẽ không làm bất kỳ điều hữu ích nào cho đến khi bạn cung cấp cho nó một URL cơ sở tương thích OpenAI, một khóa và ít nhất một ID mô hình. Hãy quyết định điều này trước khi bạn cài đặt và toàn bộ quá trình thiết lập sẽ chỉ mất mười phút.
Mọi thứ diễn ra trong một tab trình duyệt tại 127.0.0.1:3080. Bạn đang chọn giữa ba tuyến đường và cả ba đều hoạt động.
Bảng B: các tùy chọn truy cập mô hình hoạt động với DeepSeek Harness hiện nay
| Tuyến đường | URL cơ sở | Giá mỗi 1M token | Ngữ cảnh | Thanh toán | Tốt nhất cho |
|---|---|---|---|---|---|
| API chính thức của DeepSeek | https://api.deepseek.com | V4-Flash 0,22 đô la đầu vào / 0,66 đô la đầu ra ngoài giờ cao điểm, 0,44 / 1,32 đô la giờ cao điểm. Cache hits từ 0,007 đô la | 1M | Thay đổi theo khu vực | Hành vi của bên thứ nhất, cache hits rất rẻ |
| Cổng tương thích OpenAI (ví dụ: Atlas Cloud) | https://api.atlascloud.ai/v1 | V4-Flash 0,14 đô la đầu vào / 0,28 đô la đầu ra. V4-Pro 1,68 đô la / 3,38 đô la | 1,048,576 | Thẻ, không có chi tiêu tối thiểu | Giá cố định không phụ phí giờ cao điểm |
| Ollama cục bộ | http://localhost:11434/v1 | Không tốn token | Phụ thuộc vào mô hình | Không có | Mã riêng tư, làm việc ngoại tuyến |
Hai điều đáng biết trước khi bạn chọn. API của bên thứ nhất của DeepSeek đã chuyển sang thanh toán theo giờ cao điểm và ngoài giờ cao điểm, trong đó giờ cao điểm là 01:00 đến 04:00 và 06:00 đến 10:00 UTC và ngoài giờ cao điểm chính xác là một nửa so với giờ cao điểm (Tài liệu API DeepSeek, tháng 8 năm 2026). Giá đầu vào cache-hit của nó cực kỳ thấp, vì vậy khối lượng công việc đọc lại cùng một ngữ cảnh nhiều lần có thể rất rẻ với bên thứ nhất.
Một cổng (gateway) đánh đổi điều đó để lấy khả năng dự đoán. Atlas Cloud phục vụ các mô hình DeepSeek tương tự với giá cố định, không phụ phí giờ cao điểm và không đăng ký, đây là ví dụ tôi sẽ sử dụng trong thiết lập bên dưới vì nó không cần phương thức thanh toán theo khu vực. Hãy đổi sang tuyến phù hợp với tình huống của bạn; cấu hình giống hệt nhau cho tất cả chúng.
Cách cài đặt DeepSeek Harness, từng bước một
Có ba cách. Chọn một hàng, sau đó làm theo các bước.
Bảng A: so sánh các phương pháp cài đặt
| Phương pháp | Thời gian | Cần | Nâng cấp | Tốt nhất cho |
|---|---|---|---|---|
| npx | Dưới một phút | Node 22.19+ hoặc 24+ | Chạy lại npx | Hầu hết mọi người |
| Từ nguồn | 5 đến 10 phút | Node, pnpm, git | git pull và xây dựng lại | Người đóng góp, tác giả plugin |
| Bản dựng trên máy tính | Khoảng một phút | Không có gì | Cài đặt lại | Bất kỳ ai muốn tránh cài đặt Node |
Bước 1: Kiểm tra các điều kiện tiên quyết trước khi cài đặt DeepSeek Harness
Lỗi phổ biến nhất là phiên bản Node trông có vẻ đủ mới nhưng thực tế không phải. Kho lưu trữ yêu cầu ^22.19.0 || >=24.0.0. Không có phiên bản nào trên dòng 23.x đủ điều kiện ở bất kỳ mức vá nào.
bash1node -v # must be >= 22.19.0 on 22.x, or >= 24.0.0 2npm -v 3
Nếu node -v in ra 22.14 hoặc 20.x, hãy nâng cấp trước khi tiếp tục. Bạn chỉ cần pnpm nếu bạn định xây dựng từ nguồn hoặc tạo plugin:
bash1npm install -g pnpm 2
Bước 2: Cài đặt DeepSeek Harness bằng một lệnh
Đây là toàn bộ quá trình cài đặt. Nó tải xuống và khởi chạy hồ sơ web trong một lần.
bash1npx @deepseek-ai/dsh web 2
Mở http://127.0.0.1:3080. Nếu cổng đó đã bận, trình khởi chạy sẽ chuyển bất kỳ cờ nào nó không nhận ra trực tiếp đến hồ sơ, vì vậy bạn có thể di chuyển nó:
bash1npx @deepseek-ai/dsh web --port 8080 2
Những gì bạn nhận được là một lớp vỏ trống. Không có nhà cung cấp, không có mô hình, không có khóa. Điều đó là dự kiến, và đó là nơi hầu hết các hướng dẫn dừng lại.
Giao diện web DeepSeek Harness tại 127.0.0.1:3080 ngay sau khi cài đặt, không có nhà cung cấp hoặc mô hình nào được cấu hình
Cài đặt hoàn tất và hoàn toàn không hoạt động. Mọi thứ từ đây là kết nối.
Bước 3: Lấy khóa API cho DeepSeek Harness
Dù bạn chọn tuyến nào từ Bảng B, bạn cần một khóa và một URL cơ sở. Đối với tuyến bên thứ nhất, hãy đăng ký tại platform.deepseek.com và tạo khóa ở đó. Các tùy chọn thanh toán khác nhau theo khu vực, vì vậy hãy kiểm tra xem phương thức thanh toán của bạn có được hỗ trợ trước khi bạn cam kết với nó hay không.
Đối với tuyến cổng được sử dụng trong hướng dẫn này, hãy tạo khóa trong bảng điều khiển Atlas Cloud (API Keys), sau đó xuất nó để bộ khung có thể đọc nó mà không cần lưu trữ trong tệp cài đặt:
bash1export ATLASCLOUD_API_KEY="sk-your-key-here" 2
Trang Khóa API của bảng điều khiển Atlas Cloud với một khóa mới được tạo, được che một phần
Sao chép khóa một lần. Nó sẽ không được hiển thị lại sau khi bạn rời khỏi trang.
Bước 4: Thêm nhà cung cấp mô hình của bạn vào DeepSeek Harness
Trong giao diện, đi tới Cài đặt (Settings), sau đó Mô hình (Models), sau đó Thêm nhà cung cấp tùy chỉnh (Add a custom provider). Biểu mẫu cần ID nhà cung cấp, tên hiển thị, URL cơ sở, giao thức API, thông tin xác thực và ít nhất một mô hình.
Một cảnh báo mà tài liệu đúng khi lặp lại: ID nhà cung cấp là vĩnh viễn. Nó được ghi vào các yêu cầu, phiên đã lưu, mặc định mô hình và tham chiếu thông tin xác thực. Nếu bạn không thích nó sau này, tùy chọn duy nhất của bạn là tạo một nhà cung cấp mới và xóa nhà cung cấp cũ.
| Trường | Nhập gì |
|---|---|
| ID nhà cung cấp | atlas (chữ thường, vĩnh viễn) |
| Tên hiển thị | Atlas Cloud |
| URL cơ sở | https://api.atlascloud.ai/v1 |
| Giao thức API | openai-completions |
| Khóa API | Khóa của bạn |
| Mô hình | Nhấp Lấy mô hình khả dụng (Fetch available models), hoặc nhập deepseek-ai/deepseek-v4-flash bằng tay |
Nếu lấy mô hình trả về 401, khóa sai. Nếu trả về danh sách trống, điểm cuối đơn giản là không hiển thị chỉ mục mô hình, điều này vô hại: nhập ID mô hình bằng tay và tiếp tục.
Biểu mẫu Thêm nhà cung cấp tùy chỉnh đã được điền, với URL cơ sở, giao thức API và điều khiển Lấy mô hình được đánh dấu
Ba trường quyết định xem bước tiếp theo có hoạt động hay không: URL cơ sở, giao thức và danh sách mô hình.
Bước 5: Ba giá trị mặc định của DeepSeek Harness âm thầm phá vỡ các mô hình DeepSeek
Đây là phần không có hướng dẫn cài đặt nào khác đề cập, và đó là lý do tại sao thiết lập của bạn có thể trông có vẻ kết nối nhưng hoạt động kỳ lạ.
Lớp LLM của bộ khung suy ra phương ngữ suy luận nào để nói từ URL điểm cuối của bạn. Tài liệu nội bộ thẳng thắn về hậu quả: "pi-ai đoán từ URL điểm cuối; URL của cổng riêng tư không nói gì, vì vậy một cổng phương ngữ DeepSeek sẽ được nói chuyện bằng phương ngữ OpenAI mà không có cách nào để sửa nó." Nói một cách đơn giản, bất kỳ URL cơ sở nào không rõ ràng là DeepSeek đều được coi là OpenAI và việc xử lý reasoning_content của DeepSeek sẽ sai.
Cạm bẫy thứ hai và thứ ba là dung lượng. Một mô hình bạn khai báo bằng tay sẽ rơi vào defaultContextWindow là 262.144 và defaultMaxTokens là 32.768. V4 hỗ trợ 1.048.576 token ngữ cảnh, vì vậy chấp nhận mặc định sẽ vứt bỏ ba phần tư của nó.
Viết những điều này vào tệp cài đặt của bạn:
yaml1# $DSH_HOME/settings.yaml (defaults to ~/.dsh/settings.yaml) 2llm-pi-ai: 3 providers: 4 atlas: 5 displayName: Atlas Cloud 6 api: openai-completions 7 baseURL: https://api.atlascloud.ai/v1 8 apiKeyEnv: ATLASCLOUD_API_KEY 9 compat: 10 thinkingFormat: deepseek # 1. dừng đoán dựa trên URL 11 defaultContextWindow: 1048576 # 2. mặc định chỉ là 262144 12 defaultMaxTokens: 32768 # 3. tăng cho các tác vụ đầu ra dài 13 models: 14 - id: deepseek-ai/deepseek-v4-flash 15 contextWindow: 1048576 16 - id: deepseek-ai/deepseek-v4-pro 17 contextWindow: 1048576 18
Ba điều cần ghi nhớ. Cài đặt giải quyết theo thứ tự mô hình trước, sau đó là tuyến đường, sau đó là mục danh mục đã cài đặt, sau đó là dự đoán từ URL, vì vậy giá trị theo mô hình luôn thắng. Cả hai công tắc compat, thinkingFormat và supportsReasoningEffort, chỉ tồn tại dưới openai-completions; đặt chúng trên một giao thức khác và việc giải quyết sẽ thất bại. Và bộ điều hợp này cố tình không bao gồm Bedrock, Vertex, Azure hoặc Codex, vì quy trình xác thực của chúng cần nhiều hơn khóa, điểm cuối và tiêu đề.
Bước 6: Chạy tác vụ thực tế đầu tiên của bạn trong DeepSeek Harness
Bây giờ là bản demo từ đầu bài viết này. Tạo một thư mục trống và thêm ba tệp.
fizzbuzz.py, chứa một lỗi lệch một (off-by-one):
python1def fizzbuzz(n): 2 out = [] 3 for i in range(1, n): 4 if i % 15 == 0: 5 out.append("FizzBuzz") 6 elif i % 3 == 0: 7 out.append("Fizz") 8 elif i % 5 == 0: 9 out.append("Buzz") 10 else: 11 out.append(str(i)) 12 return out 13
test_fizzbuzz.py, nơi hai trong ba bài kiểm tra thất bại:
python1from fizzbuzz import fizzbuzz 2 3def test_starts_correctly(): 4 assert fizzbuzz(5)[:3] == ["1", "2", "Fizz"] 5 6def test_covers_every_number(): 7 assert len(fizzbuzz(15)) == 15 8 9def test_fifteen_is_fizzbuzz(): 10 assert fizzbuzz(15)[-1] == "FizzBuzz" 11
Và requirements.txt:
text1pytest>=8.0 2
Chạy bộ kiểm tra bằng tay trước là đáng làm, để bạn biết tác nhân sẽ đối mặt với điều gì:
text1.FF [100%] 2=================================== FAILURES =================================== 3___________________________ test_covers_every_number ___________________________ 4E AssertionError: assert 14 == 15 5___________________________ test_fifteen_is_fizzbuzz ___________________________ 6E AssertionError: assert '14' == 'FizzBuzz' 7=========================== short test summary info ============================ 82 failed, 1 passed in 0.01s 9
Đặt chế độ tác nhân thành Tiêu chuẩn (Standard) và mô hình thành deepseek-ai/deepseek-v4-flash, sau đó dán chính xác lời nhắc này:
Chạy pytest trong không gian làm việc này. Hai bài kiểm tra thất bại. Tìm nguyên nhân gốc rễ trong fizzbuzz.py, sửa nó với thay đổi nhỏ nhất có thể, sau đó chạy lại pytest và hiển thị cho tôi đầu ra cuối cùng. Không chỉnh sửa tệp kiểm tra.
Sửa lỗi đúng là một ký tự: range(1, n) trở thành range(1, n + 1), và bộ kiểm tra báo cáo 3 passed.
Bây giờ là phần làm cho bộ khung khác biệt với cửa sổ chat. Mỗi lần chạy được ghi lại trong nhật ký phiên chỉ được thêm, và bạn có thể fork nó. Quay lại điểm mà tác nhân lần đầu đọc fizzbuzz.py và rẽ nhánh một lần thử thứ hai:
Fork phiên này từ bước mà bạn lần đầu đọc fizzbuzz.py. Lần này hãy viết lại nó dưới dạng tra cứu dựa trên dict thay vì vá nhánh if, sau đó chạy pytest lại.
Fork nhật ký phiên DeepSeek Harness để tạo ra một bản triển khai dựa trên dict thứ hai từ cùng một điểm bắt đầu
Một điểm bắt đầu, hai nhánh. Đây là tính năng mà đám đông tuần ra mắt thực sự quan tâm.
Bước 7: Chạy không đầu (headless) cho các tập lệnh và CI
Hai hồ sơ tự khởi tạo khi sử dụng lần đầu: web và headless. Bạn đã sử dụng web và dsh web chỉ là bí danh cho dsh --profile web.
Headless chạy một phiên mới được lưu trữ, in câu trả lời cuối cùng và thoát, đây chính xác là hình dạng mà một công việc CI muốn:
bash1dsh --profile headless "Run the tests and fix any failures. Report the diff." 2
Bất kỳ hồ sơ nào khác phải được tạo thông qua dsh plugin. Hồ sơ nằm trong $DSH_HOME/profiles/<name>, mặc định là ~/.dsh/profiles/<name>.
Đầu ra terminal từ một lần chạy không đầu DeepSeek Harness in câu trả lời cuối cùng và thoát
Chế độ không đầu: một phiên, một câu trả lời, mã thoát bạn có thể phân nhánh.
Các cách khác để cài đặt DeepSeek Harness
Tuyến npx bao phủ hầu hết mọi người. Ba cách này đáng để biết.
Cài đặt DeepSeek Harness từ nguồn bằng pnpm
Nếu bạn muốn đọc mã, vá nó hoặc viết plugin cho nó:
bash1git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness 2cd deepseek-harness 3pnpm install 4pnpm run build 5pnpm dsh web 6
Bản dựng trên máy tính 5 MB
Một dự án cộng đồng, hairyf/deepseek-harness-desktop, bao bọc bộ khung trong Tauri và cung cấp trình cài đặt khoảng 5 MB cho Windows, macOS và Linux mà không cần thiết lập Node nào. Đây không phải là bản phát hành chính thức của DeepSeek, vì vậy hãy xử lý phù hợp: tại thời điểm viết bài, nó có khoảng 400 sao và được tạo một ngày sau khi chính bộ khung ra mắt.
Chạy DeepSeek Harness hoàn toàn cục bộ với Ollama
Ollama có tích hợp bên thứ nhất. Phiên bản ngắn gọn là một lệnh:
bash1ollama launch dsh 2
Điều đó cài đặt và chạy bộ khung với Ollama được kết nối, giữ cài đặt của nó tại ~/.ollama/launch/dsh/settings.yaml (Tài liệu Ollama, tháng 8 năm 2026). Một lưu ý đáng đọc trước khi bạn cho rằng mọi thứ đều ngoại tuyến: tìm kiếm web tích hợp được bật tự động và cần quyền truy cập đám mây Ollama cộng với mô hình hỗ trợ công cụ. Một mô hình thực sự cục bộ cho bạn chi phí token bằng không, với cái giá là tốc độ và thường là khả năng gọi công cụ yếu hơn.
DeepSeek Harness kết nối với máy chủ Ollama cục bộ chạy cùng một tác vụ kiểm tra thất bại
Cùng một tác vụ, không có vòng đàm thoại mạng, không có hóa đơn token.
DeepSeek Harness có miễn phí không? Chi phí thực tế khi chạy nó
Trả lời trước: phần mềm miễn phí và được cấp phép MIT, bao gồm cho mục đích thương mại. Các token không miễn phí, trừ khi bạn chạy mô hình cục bộ. Không có gì về bản thân bộ khung được đo lường, có cổng hoặc gắn với tài khoản DeepSeek.
Bảng C: những gì thực sự miễn phí và những gì không
| Thành phần | Miễn phí? | Ghi chú |
|---|---|---|
| Phần mềm bộ khung | Có | Giấy phép MIT, không cần tài khoản |
| Token mô hình qua API | Không | Được tính phí mỗi token bởi bên phục vụ mô hình |
| Token mô hình qua Ollama cục bộ | Có | Bạn trả bằng phần cứng và độ trễ |
| Ngữ cảnh dài | Phụ thuộc | Được định giá mỗi token, vì vậy cửa sổ 1M có giá bằng những gì bạn đổ vào nó |
Một ví dụ thực tế, sử dụng số tròn thay vì một lần chạy cụ thể. Giả sử một phiên gỡ lỗi như Bước 6 tiêu thụ 200.000 token đầu vào và 20.000 token đầu ra, điều này là thực tế khi tác nhân đã đọc một vài tệp và lặp lại. Với giá cố định của cổng là 0,14 đô la đầu vào và 0,28 đô la đầu ra, phiên đó có giá khoảng 3,4 xu. Trên API bên thứ nhất với tỷ lệ cache-miss ngoài giờ cao điểm, nó có giá khoảng 5,7 xu, và trong giờ cao điểm khoảng 11 xu. Nếu hầu hết đầu vào của bạn là cache hits, bên thứ nhất sẽ rẻ hơn đáng kể về phía đầu vào, vì đầu vào cache-hit bắt đầu từ 0,007 đô la mỗi 1M token.
Các đòn bẩy thực tế, theo thứ tự tác động: giữ phiên ngắn để ngữ cảnh không phình to, chạy công việc thường xuyên trên Flash và dành Pro cho các tác vụ thực sự khó, và sử dụng chế độ Tối thiểu (Minimal) cho các lần chạy kiểu benchmark vì nó cung cấp cho mô hình chính xác hai công cụ và không có nén ngữ cảnh.
Trước khi phát hành: Giấy phép DeepSeek Harness và Rủi ro bản xem trước
Ba điều ngắn gọn, và sau đó là Câu hỏi thường gặp.
Giấy phép là MIT, vì vậy sử dụng thương mại là ổn. Nhưng dự án tự gắn nhãn là bản xem trước dành cho nhà phát triển (developer preview) và tuyên bố, bằng chữ hoa, rằng sẽ có các thay đổi phá vỡ tương thích. Hãy cố định một phiên bản và không đưa nó vào đường ống phát hành sản xuất chưa.
Thông tin xác thực của bạn tồn tại dưới dạng văn bản thuần túy trên máy của bạn, tại $DSH_HOME/.credentials.yaml với cài đặt bên cạnh trong $DSH_HOME/settings.yaml, cả hai mặc định là ~/.dsh. Nếu thư mục chính của bộ khung của bạn kết thúc bên trong một kho lưu trữ, hãy thêm nó vào .gitignore:
text1.dsh/ 2
Và điều hiển nhiên dễ quên: mã của bạn sẽ đến điểm cuối bạn đã cấu hình trong Bước 4. Hãy đọc các điều khoản dữ liệu của nhà cung cấp đó trước khi bạn hướng tác nhân đến một cơ sở mã riêng tư.
Câu hỏi thường gặp
DeepSeek Harness có miễn phí không?
Bộ khung là miễn phí và được cấp phép MIT, không cần tài khoản hoặc đăng ký, và bạn có thể sử dụng nó cho mục đích thương mại. Token mô hình được tính phí riêng bởi bất kỳ nhà cung cấp nào bạn kết nối. Hướng nó đến một mô hình Ollama cục bộ cung cấp cho bạn một thiết lập thực sự không tốn token, được trả bằng phần cứng và tốc độ.
Tôi có cần khóa API DeepSeek để cài đặt DeepSeek Harness không?
Không. Việc cài đặt và khóa DeepSeek không liên quan. npx @deepseek-ai/dsh web chạy mà không cần bất kỳ thông tin xác thực nào. Bạn chỉ cần một khóa khi bạn muốn tác nhân thực sự gọi một mô hình và nó có thể là khóa cho bất kỳ điểm cuối tương thích OpenAI nào, bao gồm cả máy chủ cục bộ.
DeepSeek Harness có thể chạy các mô hình khác ngoài DeepSeek không?
Có. Các nhà cung cấp tùy chỉnh chấp nhận openai-completions, và bộ điều hợp bao gồm các giao thức có thể được mô tả bằng khóa, điểm cuối và tiêu đề. Thêm nhà cung cấp thứ hai bằng cách thêm một khối khác dưới providers: trong settings.yaml với ID, URL cơ sở và mô hình riêng của nó. Bedrock, Vertex, Azure và Codex cố tình nằm ngoài phạm vi vì xác thực của chúng cần nhiều hơn thế.
Tại sao nhà cung cấp tùy chỉnh của tôi trả về 401 hoặc "unknown model"?
401 hầu như luôn có nghĩa là khóa sai hoặc không được đọc từ biến môi trường được đặt tên trong apiKeyEnv. Một mô hình không xác định thường có nghĩa là điểm cuối không hiển thị chỉ mục mô hình, vì vậy không có gì được lấy: thay vào đó hãy nhập ID mô hình bằng tay. Cũng kiểm tra chính tả ID nhà cung cấp, vì nó không thể đổi tên, chỉ có thể thay thế.
DeepSeek Harness lưu trữ khóa API và cài đặt của tôi ở đâu?
Khóa được lưu vào $DSH_HOME/.credentials.yaml và cài đặt mô hình viết tay vào $DSH_HOME/settings.yaml, cả hai đều nằm trong ~/.dsh trừ khi bạn ghi đè DSH_HOME. Phiên nằm trong $DSH_HOME/storages và hồ sơ trong $DSH_HOME/profiles/<name>. Giữ toàn bộ thư mục ra khỏi kiểm soát phiên bản.
DeepSeek Harness đã sẵn sàng cho sản xuất chưa?
Chưa, theo chính nó. Dự án được phát hành dưới dạng bản xem trước dành cho nhà phát triển và cảnh báo rõ ràng về các thay đổi phá vỡ tương thích, đây là mô tả công bằng về phần mềm chỉ mới vài ngày tuổi. Sử dụng nó cho phát triển cục bộ và hỗ trợ CI, cố định phiên bản bạn đã thử nghiệm và đọc lại tài liệu nhà cung cấp sau khi nâng cấp.
Đã xác minh với bản xem trước dành cho nhà phát triển DeepSeek Harness vào ngày 17 tháng 8 năm 2026. Dự án này có các thay đổi phá vỡ theo thiết kế, vì vậy nếu tên trường trong bản dựng của bạn trông khác với YAML ở trên, hãy kiểm tra tài liệu chính thức về nhà cung cấp trước khi cho rằng cấu hình sai.
