python调用本地部署的deepseek,完成同类文件的批量处理
时间: 2025-03-04 10:48:51 浏览: 149
### 使用Python脚本调用本地安装的DeepSeek API实现多个相似文件的批处理
为了使用Python脚本来调用本地安装的DeepSeek API并执行多个相似文件的批处理操作,需要遵循一系列特定的方法和技术细节。考虑到美观的图文交互界面对于提升用户体验的重要性[^1],以及利用LangChain支持的模型简化开发流程的优势[^2],下面提供了一个具体的解决方案。
#### 准备工作
确保已经成功安装Docker,并且按照官方文档完成了DeepSeek R1版本的下载与配置。此外,还需确认环境中已正确设置了`DEEPEEK_API_KEY`环境变量用于身份验证。
#### 编写Python脚本
通过编写一段简洁高效的Python代码来完成这一目标:
```python
import os
from langchain_deepseek.text_models import TextDeepSeek # 假设这是针对文本处理的具体类名
def process_files(file_list):
"""
对给定列表中的每一个文件路径进行处理
参数:
file_list (list): 文件路径组成的列表
返回值:
results (dict): 各个文件对应的处理结果字典
"""
# 获取API密钥
api_key = os.environ.get('DEEPEEK_API_KEY')
if not api_key:
raise ValueError("未找到必要的环境变量 DEEPEEK_API_KEY")
# 实例化TextDeepSeek对象
deepseek_model = TextDeepSeek(api_key=api_key)
results = {}
for filepath in file_list:
try:
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
response = deepseek_model.invoke(content)
results[filepath] = {"status": "success", "result": response.content}
except Exception as e:
results[filepath] = {"status": "error", "message": str(e)}
return results
if __name__ == "__main__":
files_to_process = ["file1.txt", "file2.md", "document.pdf"] # 替换成实际待处理文件的位置
output = process_files(files_to_process)
print(output)
```
这段程序定义了一个名为`process_files()`的功能函数,它接收一个包含要处理文件路径的列表作为参数。该函数会遍历这些文件,在读取其内容之后将其发送至DeepSeek服务端进行分析或转换等操作。最终返回的结果是一个字典形式的数据结构,其中键为原始文件路径而值则包含了每项任务的状态(成功与否)及其具体内容。
请注意上述例子假设了存在一个叫做`langchain_deepseek.text_models.TextDeepSeek`这样的模块和类,这取决于具体使用的SDK包名称可能有所不同,请参照实际情况调整导入语句。
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