vs部署deepseek

### 如何在 Visual Studio 中部署 DeepSeek 项目 #### 准备工作 为了能够在 Visual Studio 中顺利部署 DeepSeek 项目，需先完成环境准备。这包括但不限于安装必要的软件工具以及获取所需的 API 密钥。 - **安装 LM Studio 或 Ollama**：依据个人偏好选择适合的方法来设置本地开发环境。对于 Windows 用户来说，推荐采用 LM Studio 的方式来进行模型的管理和调用[^1]。 - **获得 API Key**：前往 DeepSeek 官方页面申请密钥，尽管当前网页可能处于维护状态，但仍可通过官方渠道或其他途径取得所需凭证[^2]。 #### 创建新项目并集成 DeepSeek SDK 一旦完成了上述准备工作，则可以着手于创建一个新的 C# 控制台应用程序作为承载平台，并通过 NuGet 包管理器引入任何可用的第三方库以简化与 DeepSeek 接口之间的交互过程。 ```csharp using System; using System.Net.Http; using Newtonsoft.Json.Linq; class Program { static async Task Main(string[] args) { var client = new HttpClient(); string apiKey = "your_api_key_here"; using (var requestMessage = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, $"https://api.deepseek.com/v1/inference")) { // 设置请求头中的授权信息 requestMessage.Headers.Add("Authorization", $"Bearer {apiKey}"); // 构建 POST 请求体数据结构 JObject requestBody = new JObject( new JProperty("prompt", "What's the weather like today?"), new JProperty("max_tokens", 50) ); requestMessage.Content = new StringContent(requestBody.ToString(), Encoding.UTF8, "application/json"); try { HttpResponseMessage response = await client.SendAsync(requestMessage); if(response.IsSuccessStatusCode){ string responseBody = await response.Content.ReadAsStringAsync(); Console.WriteLine($"Response from server:{responseBody}"); }else{ Console.Error.WriteLine($"Failed to get a successful response. Status code was {(int)response.StatusCode}."); } } catch(Exception ex){ Console.Error.WriteLine(ex.Message); } } } } ``` 此代码片段展示了如何利用 `HttpClient` 类发送 HTTP POST 请求给远程服务端点，并处理返回的结果。注意替换 `"your_api_key_here"` 为实际收到的有效令牌字符串。 #### 测试连接和服务功能 最后一步就是验证整个流程是否正常运作——即能否成功向目标服务器发起查询请求并接收到预期的回答。如果一切顺利的话，应该可以在控制台上看到来自 DeepSeek 模型生成的文字输出。