vscode安装完continue插件调用deepseek R1的详细示例
时间: 2025-04-04 10:06:03 浏览: 49
### 调用 DeepSeek R1 模型的详细示例
在 VSCode 中通过 Continue 插件调用 DeepSeek R1 模型的过程可以分为几个核心部分:环境配置、插件集成以及实际调用方法。以下是详细的实现方式。
#### 1. 配置 API 密钥
为了使 Continue 插件能够访问 DeepSeek 的功能,需先获取并配置 DeepSeek 提供的 API 密钥。具体操作如下:
- 登录到 DeepSeek 官方网站或管理平台,创建账户并申请专属 API 密钥。
- 将该密钥复制到本地环境中,在 VSCode 的 `settings.json` 文件中添加以下字段:
```json
{
"continue.apiKey": "your-deepseek-api-key-here"
}
```
此步骤确保了 Continue 插件可以通过网络请求连接到远程 DeepSeek 模型服务[^2]。
#### 2. 设置 Continue 插件参数
Continue 插件允许开发者自定义其行为以适配不同类型的 AI 模型。对于 DeepSeek R1 特定需求,可以在 `.continue/config.json` 文件中指定模型名称及相关超参:
```json
{
"model": "deepseek/r1",
"temperature": 0.7,
"maxTokens": 512,
"topP": 0.9
}
```
上述配置文件中的 `"model"` 字段指定了要使用的模型版本为 DeepSeek R1;其他参数则控制生成文本的质量与多样性。
#### 3. 实际调用代码片段
完成以上准备工作之后,即可利用 Continue 插件的功能来触发 DeepSeek R1 模型的任务执行。下面是一个简单的 Python 示例程序展示如何向模型提问并接收返回的结果:
```python
import continue_sdk as sdk
def query_deepseek(prompt):
client = sdk.ContinueClient()
response = client.generate_text(
prompt=prompt,
model="deepseek/r1",
max_tokens=512,
temperature=0.7
)
return response.text
if __name__ == "__main__":
result = query_deepseek("解释一下卷积神经网络的工作原理")
print(result)
```
在此脚本里,我们导入了官方提供的 SDK 并实例化了一个客户端对象用于发送 HTTP 请求给远端服务器上的 DeepSeek R1 模型。函数接受一个字符串形式的问题作为输入,并将其传递给 generate_text 方法处理后得到最终答案。
---
### 注意事项
虽然本文提供了基本的操作流程指导,但在实践过程中可能还会遇到一些额外的技术挑战,比如性能瓶颈或者兼容性问题等。因此建议始终关注最新文档和技术社区动态以便及时调整解决方案[^1]。
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