LMstudio本地部署的deepseek模型如何调用API

<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何在本地使用LM Studio部署DeepSeek模型并通过API调用。首先，我要回顾用户提供的引用内容，确保信息准确。 根据引用[2]和[3]，用户已经通过LM Studio完成了DeepSeek模型的本地部署。现在的问题是API调用的具体步骤。我需要先确认LM Studio是否支持API功能。根据引用[2]，LM Studio确实提供了一个本地服务器功能，允许通过HTTP请求进行API调用。这可能涉及启动本地服务器并配置相应的端口。 接下来，我需要分步骤说明如何启动服务器。用户需要打开LM Studio，导航到本地服务器设置，选择模型文件，然后启动服务。这可能需要指定端口号，比如常见的1234端口。 然后，关于API调用的具体方法，用户需要使用类似curl或Python的requests库发送POST请求。请求的URL应该是本地服务器的地址和端口，例如http://localhost:1234/v1/chat/completions。请求头需要包含Content-Type和可能的授权信息，虽然本地部署可能不需要API密钥，但根据引用[2]，可能需要配置验证方式。 请求体的格式需要符合LM Studio的要求，通常包括模型名称、消息列表、温度参数和max_tokens等。例如，使用JSON结构传递这些参数。用户可能需要参考LM Studio的文档来确保格式正确。 此外，需要提醒用户注意模型文件的路径是否正确，服务器是否成功启动，以及端口是否被其他程序占用。测试时可以先发送简单的请求，检查返回结果是否有误。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步解决可能遇到的困难，比如如何验证调用是否成功，如何处理错误，或如何调整参数优化响应。确保回答结构清晰，步骤详细，用户能一步步跟随操作。</think>以下是在LM Studio本地部署DeepSeek模型后，通过API调用的具体实现方法： ### 一、启动本地API服务 1. 打开LM Studio，进入"Local Server"选项卡 2. 在模型选择栏加载已部署的DeepSeek模型文件（.gguf格式） 3. 配置服务参数： ```json { "host": "0.0.0.0", "port": 1234, "temperature": 0.7, "max_tokens": 4096 } ``` 4. 点击"Start Server"启动服务[^2] ### 二、API调用示例（Python） ```python import requests def query_deepseek(prompt): url = "http://localhost:1234/v1/chat/completions" headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer EMPTY" # 本地部署无需真实密钥 } payload = { "model": "deepseek-ai", "messages": [{"role": "user", "content": prompt}], "temperature": 0.7, "max_tokens": 4000 } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) return response.json() # 调用示例 response = query_deepseek("解释量子力学的基本原理") print(response['choices'][0]['message']['content']) ``` ### 三、关键注意事项 1. 模型文件路径应位于安装目录：`C:\Users\[用户名]\AppData\Local\Programs\lm-studio`（Windows）[^3] 2. API默认响应格式为OpenAI兼容格式 3. 可通过调整temperature参数控制生成随机性（0-1范围） 4. 最大上下文长度由模型参数决定，DeepSeek R1支持16k tokens上下文