deepseek vl2调用

### 调用 DeepSeek VL2 模型或接口的方法 调用 DeepSeek VL2 模型或其对应的 API 需要遵循特定的流程和配置方式。以下是关于如何实现这一目标的具体说明： #### 1. 获取必要的认证信息 为了能够访问 DeepSeek 提供的服务，通常需要提供有效的 API 密钥。此密钥可以通过 `get_from_dict_or_env` 方法从预定义的字典或者环境变量中提取[^1]。如果没有设置相应的键值对，则会尝试通过操作系统的环境变量读取。 ```python import os def get_api_key(values, env_var_name='DASHSCOPE_API_KEY'): api_key = values.get('dashscope_api_key', None) if not api_key: api_key = os.getenv(env_var_name) return api_key ``` 上述代码片段展示了如何动态加载 API Key 的逻辑结构。 #### 2. 整合到 LangChain 或其他框架中 当希望将 DeepSeek 的大模型能力集成至像 LangChain 这样的高级应用开发工具包时，可以采用类似于 OpenAI API 的设计模式[^3]。这意味着开发者无需修改太多现有代码即可无缝切换不同的语言模型供应商。 具体来说，在初始化阶段指定正确的端点 URL 和请求头参数非常重要。例如： ```python import requests class DeepSeekModelWrapper: BASE_URL = 'https://api.deepseek.com/v1/completions' def __init__(self, api_key): self.api_key = api_key self.headers = { 'Authorization': f'Bearer {self.api_key}', 'Content-Type': 'application/json' } def generate(self, prompt, max_tokens=50): payload = {"prompt": prompt, "max_tokens": max_tokens} response = requests.post( self.BASE_URL, headers=self.headers, json=payload ) result = response.json() return result['choices'][0]['text'] ``` 这里假设了官方文档中的标准 RESTful 接口地址以及 JSON 数据交互形式[^2]。 #### 3. 测试并验证连接状态 完成以上准备工作之后就可以开始测试整个链路是否正常工作了。记得替换掉占位符部分的实际内容后再运行程序！ --- ###