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调用deepseek大模型

时间: 2025-03-01 15:50:16 浏览: 89

### 调用 DeepSeek 大模型 API 的方法为了调用 DeepSeek 大模型，首先需要通过 Ollama 工具完成安装并配置好环境。一旦设置完毕，可以通过 RESTful API 或者 SDK 来访问 DeepSeek 提供的功能。 #### 使用 RESTful API 进行调用 RESTful API 是一种常见的网络服务接口设计风格，允许客户端发送 HTTP 请求来操作资源。对于 DeepSeek 模型而言，通常会提供 POST 方法来进行推理请求： ```http POST /v1/inference/deepseek Host: api.example.com Content-Type: application/json Authorization: Bearer YOUR_API_KEY { "input": "your input text here", "parameters": { "max_tokens": 50, "temperature": 0.7 } } ``` 上述命令中的 `YOUR_API_KEY` 应替换为实际获取到的 API 密钥[^1]；`input` 字段则是要传递给模型的数据；`parameters` 对象可以用来调整生成文本的行为特性，比如最大返回 token 数量 (`max_tokens`) 和采样温度 (`temperature`) 等参数。 #### Python SDK 示例代码除了直接使用 HTTP 协议外，还可以利用官方提供的 Python SDK 更加便捷地与 DeepSeek 交互。下面是一个简单的例子展示如何初始化连接以及执行一次预测任务： ```python from deepseek import DeepSeekClient client = DeepSeekClient(api_key='YOUR_API_KEY') response = client.predict( model="deepseek", inputs={"text": "your input text here"}, parameters={ 'max_tokens': 50, 'temperature': 0.7 } ) print(response) ``` 这段脚本展示了创建一个 `DeepSeekClient` 实例的过程，并指定了必要的认证信息（API key）。接着调用了 `predict()` 函数向指定模型提交输入数据并接收响应结果。

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