deepseek python应用

### DeepSeek Python 应用示例 #### 安装环境准备 为了确保能够顺利运行基于DeepSeek的应用程序，需确认已安装Python 3.8或更高版本，并在安装过程中勾选“Add Python to PATH”选项[^1]。 #### 安装必要的第三方库 除了Python本身外，还需要安装一些额外的库来增强开发体验和支持特定的功能需求： - `requests`：用于发起HTTP请求并与API通信。 - `pytest`：作为测试框架帮助构建和管理自动化测试流程。 - `pandas` 和 `numpy`：提供高效的数据结构操作能力以及科学计算的支持。 - `scikit-learn`：机器学习工具包，适用于算法实现与评估。 - `matplotlib`：可视化库，便于创建图表表示数据分析的结果。 可以通过如下命令一次性完成这些依赖项的安装[^2]： ```bash pip install requests pytest pandas numpy scikit-learn matplotlib ``` #### 创建简单的DeepSeek应用实例 下面是一个基本的例子，展示了如何使用上述提到的技术栈结合DeepSeek服务来进行一次完整的预测任务。假设有一个预训练好的模型托管于DeepSeek平台之上，现在想要调用它来做推理工作。 ```python import requests import json from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split def get_prediction(data): url = 'https://api.deepseek.com/v1/predict' # 假设这是DeepSeek提供的在线预测端点URL headers = {'Content-Type': 'application/json'} response = requests.post(url, data=json.dumps(data), headers=headers) if response.status_code == 200: return response.json() else: raise Exception(f"Error occurred while fetching prediction: {response.text}") if __name__ == "__main__": iris = load_iris() # 加载鸢尾花数据集 X_train, _, y_train, _ = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2) sample_input = {"input": list(X_train[0])} # 构造输入样本 try: result = get_prediction(sample_input) print("Prediction:", result['output']) except Exception as e: print(e) ``` 此脚本首先加载了一个经典的小型分类问题——鸢尾花数据集的一部分；接着模拟向远程部署的服务发送一条记录以获取其类别标签；最后打印出返回值中的预测结果部分。 #### 利用DeepSeek进行更复杂的项目 对于更加复杂的应用场景，比如涉及到大规模分布式训练或是高级别的超参数调整，则可以充分利用DeepSeek所提供的特性[^3]。例如，在配置文件中指定所使用的深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），定义实验参数空间范围等设置之后提交给平台去执行相应的作业流。