调用硅基流动的大模型
时间: 2025-03-05 16:38:48 浏览: 128
### 如何调用硅基流动大模型 API
#### 设置环境变量
为了安全起见,在使用任何第三方服务之前,建议先设置好环境变量来存储敏感信息,比如API密钥。
```bash
export DEEPEEK_API_KEY="your_api_key_here"
```
#### Python代码示例
下面是一个简单的Python脚本用于调用硅基流动平台上的`DeepSeek-V3`模型。此段代码展示了如何发送请求给API服务器以及处理返回的数据。
```python
import os
import requests
api_endpoint = "https://api.deepseek.com/v1/completions"
headers = {
'Authorization': f'Bearer {os.getenv("DEEPEEK_API_KEY")}',
'Content-Type': 'application/json'
}
data = {
"model": "deepseek-v3", # 可选其他版本如 deepseek-r1
"prompt": "你好世界",
"max_tokens": 50,
}
response = requests.post(api_endpoint, headers=headers, json=data)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
print(result['choices'][0]['text'])
else:
error_message = response.text
raise Exception(f"Error occurred while calling the API: {error_message}")
```
这段程序会向指定端点发出POST请求,并附带必要的头部信息和负载数据[^1]。
#### 参数说明
- `model`: 指定要使用的具体模型名称,默认为`deepseek-v3`。
- `prompt`: 提供给模型的初始文本提示。
- `max_tokens`: 控制生成回复的最大token数量。
通过上述方式可以轻松实现与硅基流动平台上不同规模大小(从1.5B到70B参数量不等)的各种预训练语言模型之间的交互操作[^2]。
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