在进行模型使用的时候，有时候会碰到模型存在模型类型需要选择的情况，如下面deepseek模型选择模型类型图像、嵌入、推理。

以下是针对此问题的了解与说明：

DeepSeek 模型是一个多模态人工智能模型，能够同时处理图像和文本数据，并在多种任务中实现高效的嵌入表示和推理。以下是对 DeepSeek 模型中 图像处理、嵌入表示 和 推理机制 的详细解析。

1. 图像处理

DeepSeek 模型在图像处理方面的核心任务是将图像转换为模型可以理解的格式，并提取有意义的特征。

1.1 图像预处理

在输入图像到模型之前，需要对图像进行预处理，以确保数据格式的统一和高效处理。常见的预处理步骤包括：

• 调整大小：将图像调整为模型所需的固定尺寸（如 224x224 或 384x384）。

• 归一化：将像素值归一化到特定范围（如 [0, 1] 或 [-1, 1]）。

• 数据增强（可选）：在训练阶段，可能对图像进行随机裁剪、旋转、翻转等操作，以增强模型的鲁棒性。

1.2 特征提取

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