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corsur加载deepseek

时间: 2025-03-01 16:06:45 浏览: 61

### 使用 Cursor 加载 DeepSeek 模型为了通过 Cursor 工具加载并使用 DeepSeek 模型，需遵循特定流程来确保模型能够被正确识别和调用。 #### 准备工作安装并设置好 Cursor 开发环境之后，需要获取 DeepSeek API Key。登录 DeepSeek 官网 deepseek.com/, 并访问【接入API】页面以创建新的 API 密钥[^2]。 #### 下载与配置模型从 Ollama 官方渠道下载适用于本地部署的 DeepSeek 模型文件，并将其保存至指定位置。编辑 Ollama 的配置文件，在其中增加有关 DeepSeek 模型的信息条目，包括但不限于模型名、存放路径等内容。完成后重启 Ollama 服务使更改生效，从而可以在本地环境中执行 DeepSeek 模型[^3]。 #### 在 Cursor 中集成 DeepSeek 当上述准备工作就绪后，可以通过 Cursor 提供的功能接口实现对 DeepSeek 能力的支持。具体操作方式取决于 Cursor 版本及其文档说明；对于支持 DeepSeek V3 模型 (deepseek + cursor) 的版本而言，通常只需按照官方指南调整项目结构或引入必要的依赖库即可完成集成过程[^1]。 ```python import cursor_sdk as sdk # 初始化 SDK 实例时传入已获得的有效 API Token client = sdk.Client(api_key='your_deepseek_api_token') # 假设已经成功上传了一个名为 'my_model' 的自定义训练成果给 DeepSeek， # 接下来就可以利用它来进行预测任务了。 result = client.predict(model_name="my_model", input_data={"text": "example sentence"}) print(result) ```

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