deepseek本地模型联网查询

### 查询和更新DeepSeek本地模型的方法 为了实现对DeepSeek本地模型的在线查询或更新操作，通常涉及以下几个方面： - **API接口调用**：大多数情况下，DeepSeek会提供RESTful API或其他形式的服务端口用于外部访问。这些API允许客户端发送HTTP请求来获取模型信息或是触发特定的操作如重新加载最新版本的模型权重文件。 - **配置管理工具**：一些平台可能还会配备专门用来管理和部署AI/ML应用程序及其依赖项（包括但不限于预训练好的神经网络参数）的命令行界面(CLI)，或者是图形化用户界面(GUI)。这类工具可以帮助简化日常维护工作并提高效率。 #### 使用Python脚本进行在线查询 如果想要编写一段简单的Python程序来进行这样的交互，则可以参照下面的例子[^1]： ```python import requests def get_model_info(model_id): url = f"http://localhost:8080/api/v1/models/{model_id}" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: return response.json() else: raise Exception(f"Failed to fetch info, status code {response.status_code}") print(get_model_info('deepseek_local')) ``` 此段代码展示了如何利用`requests`库向运行中的DeepSeek实例发起GET请求从而检索指定ID对应模型的相关元数据。 #### 更新本地模型至最新状态 当需要使本地安装保持同步时，可以通过POST方法提交相应的指令给服务器端处理逻辑，告知其拉取远程仓库最新的checkpoint或者tarball包，并替换掉旧有的二进制资源。 ```python def update_model_to_latest_version(): payload = {"action": "update"} headers = {'Content-Type': 'application/json'} resp = requests.post( 'http://localhost:8080/api/v1/model/deepseek_local/update', json=payload, headers=headers ) if resp.ok: print("Model updated successfully.") else: print("Update failed.") update_model_to_latest_version() ``` 上述示例说明了怎样构建一个JSON对象作为负载体传递过去指示执行升级动作；同时设置了适当的内容类型头以便让接收方能够正确解析传入的数据结构。