本地deepseek 使用api
时间: 2025-02-05 19:06:33 浏览: 189
### 如何在本地环境配置和使用 DeepSeek API
#### 创建并获取 API Key
为了能够在本地环境中调用 DeepSeek 的 API 接口,首先需要拥有一个有效的 API Key。这可以通过访问官方网站完成账户注册后,在API开放平台下找到API keys选项来实现创建操作[^1]。
#### 设置本地开发环境
对于希望在本地机器上部署和测试 DeepSeek 应用程序的情况,按照官方给出的《DeepSeek 2.5本地部署的实战教程》可以指导开发者们顺利完成必要的准备工作。具体来说:
- **安装虚拟环境**:建议为项目建立独立的工作空间以隔离不同项目的依赖关系。
- **安装依赖库**:依据文档指示安装所需的Python包和其他软件组件。
- **下载模型文件**:确保已经获得了预训练好的模型权重或其他资源,并放置于指定位置以便加载使用[^2]。
#### 配置 Windows 环境变量 (针对特定需求)
如果计划利用 Ollama 提供的服务作为后台支持,则还需要额外设置一些系统级别的参数。例如通过定义 `ollama_models` 变量指向期望存放大型语言模型的位置,从而简化后续管理流程[^3]。
#### 使用 Python 发起请求示例
一旦完成了上述准备步骤之后,就可以编写简单的脚本来尝试与服务器交互了。下面是一个基本的例子展示怎样发送 HTTP 请求给 DeepSeek 并处理返回的数据:
```python
import requests
url = "http://localhost:8000/api/v1/query"
headers = {
'Authorization': f'Bearer YOUR_API_KEY',
}
data = {"text": "你好"}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
print(result['answer'])
else:
print(f"Error {response.status_code}: {response.text}")
```
此代码片段展示了如何向运行在同一台计算机上的 DeepSeek 实例发出 POST 请求,并解析响应中的 JSON 数据提取有用的信息。
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