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你提到的“靠这个免费的开源库，人人都能手搓DeepSeek应用了”，看起来是想表达通过使用一个免费的开源库，任何人都可以开发出自己的深度学习搜索（Deep Learning based Search, DeepSeek）应用程序。这里有几个关键点需要注意和补充：

1. 开源库的选择：首先，你需要选择一个适合深度学习搜索任务的开源库。例如，Hugging Face的Transformers库提供了大量的预训练模型，可以用于文本、图像等不同类型的深度学习任务。还有像Faiss这样的库专门用于高效的相似性搜索。

2. 技术门槛：尽管开源库降低了开发难度，但开发者仍需要具备一定的机器学习和深度学习基础知识。这包括理解神经网络的基本原理、如何选择合适的模型、以及如何进行数据预处理和后处理等。

3. 应用场景：明确你的DeepSeek应用将解决什么问题或满足什么样的需求。是用于文本搜索、图像识别还是其他？不同的应用场景可能需要不同的技术和模型。

4. 实践与迭代：理论知识之外，实际动手操作并不断迭代优化是非常重要的。可以从一个小规模项目开始，逐步扩大功能和复杂度。

5. 社区支持：利用开源社区的力量，如GitHub上的项目页面、Stack Overflow论坛等，可以快速获得帮助和灵感。

总之，虽然有了免费的开源库，开发一个深度学习搜索应用仍然需要一定的技术积累和实践经验。但确实为更多人提供了实现自己想法的可能性。