deepseek 本地模型api如何调用
时间: 2025-02-14 09:17:45 浏览: 141
### 如何调用 DeepSeek 本地模型 API
#### 准备工作
为了能够顺利调用 DeepSeek 的本地模型 API,首先需要完成一系列准备工作。这包括进入官网并注册账号,在成功登录之后点击右上方的API开放平台选项,再从左侧导航栏中找到并点击API keys,最后按照指引创建属于自己的api keys[^1]。
值得注意的是,在创建过程中务必妥善保管所获得的API key,因为它对于后续访问接口至关重要,并且由于安全性考量,一旦关闭当前页面就再也无法经由管理界面获取该密钥的具体数值[^2]。
#### 调用流程概述
当一切准备妥当后,就可以着手于实际的API调用了。通常情况下,调用过程涉及以下几个方面:
- **设置请求头**:确保每次发送HTTP请求时都携带必要的认证信息以及其他可能影响服务器响应行为的数据字段。
- **定义请求体**:如果目标API支持POST方法,则可以通过构造JSON格式的消息体向远程服务传递参数;反之亦然,GET方式下则需将这些变量编码到URL路径之中作为查询字符串的一部分。
- **解析返回数据**:无论采用何种通信协议,最终都会接收到一段来自对方系统的反馈——可能是纯文本也或许是结构化的XML/JSON文档等形式不一而足。此时就需要依据官方给出的技术手册来进行相应的处理操作了。
#### Python 实现示例
下面提供了一段基于Python语言编写的简易脚本用于演示如何利用上述提及的各项要素实现对DeepSeek本地模型的一次典型调用:
```python
import requests
import json
def call_deepseek_api(api_key, prompt_text):
url = "http://localhost:8000/v1/models/deepseek:predict"
headers = {
'Authorization': f'Bearer {api_key}',
'Content-Type': 'application/json'
}
payload = json.dumps({
"instances": [
{"text": prompt_text}
]
})
response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
result = response.json()
return result['predictions'][0]['generated_text']
if __name__ == "__main__":
my_api_key = "<your_api_key_here>"
test_input = "你好世界"
output = call_deepseek_api(my_api_key, test_input)
print(f"输入:{test_input}\n输出:{output}")
```
这段代码展示了怎样通过指定端点地址、配置合适的头部以及组装有效的负载来发起一次针对特定提示词(`prompt`)预测任务的网络请求,并打印出模型生成的结果文字串。
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