deepseek本地部署后用python调用
时间: 2025-03-01 22:50:39 浏览: 107
### 使用Python调用本地部署的DeepSeek
为了通过Python调用来操作已经本地部署好的DeepSeek服务,通常情况下需要遵循特定的工作流程来确保请求能够被正确发送并处理。这涉及到几个方面:
- **确认API端点**:首先应当验证DeepSeek提供了一个RESTful API或者其他形式的服务接口用于外部程序访问[^3]。
- **认证机制**:如果DeepSeek实现了安全措施,则可能要求使用者先完成身份验证过程才能获取到必要的权限去发起后续的操作请求。这意味着用户需注册成为系统的成员并通过提供的凭证登录。
对于具体的实现方式,在假设存在一个HTTP REST API的情况下,可以采用`requests`库来进行简单的GET/POST请求交互;如果是gRPC协议的话则需要用到对应的客户端存根(stub)文件以及protobuf定义的消息结构体。
下面给出一段基于假定条件下的Python脚本示范,它展示了怎样向已知URL地址处运行着的DeepSeek实例发出查询指令,并接收返回的结果数据包:
```python
import requests
from typing import Dict, Any
def call_deepseek_api(url: str, payload: Dict[str, Any]) -> dict:
"""
向指定url发送post请求给deepseek api
参数:
url (str): deepseek api 的基础路径.
payload (Dict[str,Any]): 请求主体中的参数字典.
返回:
dict: 来自服务器响应的内容解析成json格式后的对象.
抛出异常:
Exception: 当遇到网络错误或其他不可预见的情况时抛出此异常.
"""
try:
response = requests.post(
url=url,
json=payload
)
response.raise_for_status() # 如果状态码不是200系列会触发HttpError
result = response.json()
return result
except Exception as e:
raise Exception(f"Failed to communicate with DeepSeek at {url}: {e}")
```
这段代码片段仅作为概念证明用途展示了一种可能性,实际应用中还需参照官方文档调整适应具体场景的需求。
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