python deepseek api 硅基流动
时间: 2025-03-04 07:41:32 浏览: 106
### Python DeepSeek API 使用教程
为了帮助开发者更好地理解和使用 Python 中的 DeepSeek API，以下是基于硅基流动平台的相关信息和操作指南。
#### 配置环境
在开始之前，确保已经安装了必要的库。通常情况下，`requests` 库用于发起 HTTP 请求：
```bash
pip install requests
```
#### 获取API密钥
访问硅基流动官网注册账号并获取个人专属的 API 密钥[^1]。此密钥将在后续请求头中作为认证凭证使用。
#### 发起基础请求
下面是一个简单的例子来展示如何构建一个基本的 POST 请求到 DeepSeek 的语音合成服务端点：
```python
import requests
url = "https://api.siliconflow.cn/v1/audio/speech"
headers = {
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
}
data = {
"model": "FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B",
"input": "八百标兵奔北坡，炮兵并排北边跑。",
"voice": "FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B:anna",
"response_format": "mp3",
"sample_rate": 32000,
"stream": False,
"speed": 1,
"gain": 0
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
if response.status_code == 200:
with open('output.mp3', 'wb') as f:
f.write(response.content)
else:
print(f"Error occurred: {response.text}")
```
这段代码展示了如何发送带有特定参数的数据包给服务器，并保存返回的声音文件为 MP3 格式[^4]。
#### 实际应用场景——智能客服
当涉及到更复杂的应用场景时，比如创建一个智能客服应用程序，可以借助 Spring AI 框架快速搭建应用结构，再通过调用上述提到的硅基流动所提供的 API 来增强其 NLP 和对话管理能力[^2]。
#### 参考官方GitHub资源
对于更多高级特性和最佳实践案例的学习，建议查阅 GitHub 上由 DeepSeek 维护的一个优秀集成仓库中的中文说明文档[^3]。
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### 结语
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一
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2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1