deepseek部署调用
时间: 2025-02-02 17:08:57 浏览: 152
### DeepSeek 部署教程及API调用方法
#### 获取 API Key
为了使用DeepSeek的服务,获取API Key是必要的前置条件。进入deepseek官网,在页面的右上角找到并点击API开放平台选项[^1]。按照提示完成信息填写以及相应的付费流程之后,即可得到专属的API Key。
#### 安装必要工具
下载并安装VSCode编辑器及其插件Continue有助于提高开发效率和便捷性。通过这些工具的支持可以更方便地管理和测试API请求。
#### 调整配置环境
当准备利用Deepseek进行应用集成时,比如将其功能嵌入聊天机器人(chatbox)或是光标交互(cursor),建议先停用其他正在运行的人工智能模型实例(除非处于试用阶段)[^2]。这一步骤能够确保资源集中供给目标服务,减少潜在冲突。
#### 设置 OpenAI API KEY 和 URL
对于希望兼容OpenAI接口标准的情况而言,需开启对应的API访问权限,并输入已取得的有效API密钥。同时指定特定URL作为通信地址,以便于后续操作中的数据交换过程顺利开展。
```json
{
"openai_api_key": "your_openai_api_key_here",
"service_url": "https://example.com/api/v1"
}
```
相关问题
deepseek部署调用api
### DeepSeek 部署教程及API调用方法
#### 创建API Key
为了开始使用DeepSeek的服务,获取API key是必要的第一步。进入DeepSeek官网,在页面右上角找到并点击“API开放平台”。按照提示完成信息填写,并支付相应费用之后即可得到专属的API key[^2]。
#### 安装必要工具
对于开发者而言,安装合适的开发环境可以提高工作效率。推荐下载VSCode编辑器及其插件Continue来辅助编程工作。
#### 调整配置文件
当准备将DeepSeek集成至聊天机器人或其他应用时,需确保其他不相关的模型被禁用(除非处于试用阶段)。接着开启OpenAI API接口选项卡,输入所获得的那个API密钥字符串,并依照官方文档指示调整相关URL设置[^3]。
#### 使用Python进行API请求
一旦完成了上述准备工作,则可以通过编写简单的Python脚本来测试与服务端交互的功能:
```python
import requests
def get_token_usage(api_key, text):
url = "https://api.deepseek.com/v1/token"
headers = {
'Authorization': f'Bearer {api_key}'
}
data = {"text": text}
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
return result['token_count']
else:
error_message = response.text
raise Exception(f"Error occurred: {error_message}")
# Example usage of the function with an example API key and input string.
try:
token_count = get_token_usage('your_api_key_here', 'This is a test sentence.')
print(f"The number of tokens used was: {token_count}")
except Exception as e:
print(e)
```
此段代码展示了如何通过POST请求向指定路径发送待处理文本数据以及验证身份所需凭证;成功接收服务器返回的结果后解析JSON对象取出所需的令牌数量统计值[^1]。
deepseek部署api调用
### 部署和调用 DeepSeek API
为了部署并调用 DeepSeek API,需遵循特定流程来设置环境以及编写相应的应用程序接口请求。
#### 设置开发环境
确保安装了 Python 和 pip 工具之后,在命令行工具中执行如下操作以创建虚拟环境并激活它:
```bash
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate # Linux 或 macOS 下
myenv\Scripts\activate # Windows 下
```
接着安装必要的库文件以便能够顺利发送 HTTP 请求给 DeepSeek API:
```bash
pip install requests openai
```
由于 DeepSeek API 支持与 OpenAI 兼容的 API 格式[^1],因此可以利用 `openai` 库来进行交互。这使得开发者无需更改大量现有代码即可切换到新的服务提供商。
#### 编写调用脚本
下面是一个简单的 Python 脚本来展示如何向 DeepSeek 发起一次 POST 请求完成模型推理任务:
```python
import os
import json
from dotenv import load_dotenv
import openai
load_dotenv() # 加载 .env 文件中的变量
api_key = os.getenv('DEEPSEEK_API_KEY')
base_url = "https://api.deepseek.com/v1/"
def call_deepseek_api(prompt_text):
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': f'Bearer {api_key}'
}
data = {"prompt": prompt_text, "max_tokens": 50}
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
url=base_url + "completions",
headers=headers,
**data
)
return response.choices[0].text.strip()
if __name__ == "__main__":
result = call_deepseek_api("Once upon a time")
print(result)
```
此段代码展示了怎样通过指定 URL 地址、认证信息以及其他参数来获取来自 DeepSeek 的响应数据。需要注意的是实际应用过程中应当妥善保管 API 密钥,并将其存储于安全位置如环境变量或专用配置管理平台内。
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