
DeepSeek API申请与使用指南:大模型训练与应用的关键一步!你学会了吗?
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破,正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口,掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程,需要从基础开始,逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源,包括:AI大模型全套学习路线图(从入门到实战)、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频,免费分享!
DeepSeek API,一个兼容OpenAI API格式的强大工具,为开发者提供了丰富的自然语言处理能力。本文将为您展示如何申请和使用DeepSeek API,让您能够轻松集成智能对话补全功能。
一、DeepSeek API概览
DeepSeek API基于先进的MoE模型,支持对话生成和补全,适用于聊天机器人、虚拟助手等应用场景。
二、申请API Key
1)注册DeepSeek平台账号
访问DeepSeek平台,注册并登录您的账号。
2)创建API Key
在用户中心或API管理页面,创建一个新的API Key。请妥善保管您的API Key,避免泄露。
三、环境准备
1)安装Python环境
确保您的开发环境中已安装Python 3.8或以上版本。
2)安装OpenAI SDK
通过以下命令安装OpenAI的Python SDK:
pip3 install openai
四、编写客户端程序
-
使用OpenAI SDK,您可以编写客户端程序来调用DeepSeek API。以下是一个使用Python的示例代码:
from openai import OpenAI # 请将 "<deepseek api key>" 替换为您的DeepSeek API Key client = OpenAI(api_key="<deepseek api key>", base_url="https://api.deepseek.com") response = client.chat.completions.create( model="deepseek-chat", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"}, {"role": "user", "content": "Hello"}, ], stream=False # 非流式输出,如果需要流式输出,设置为True ) print(response.choices[0].message.content)
-
您也可以使用cURL命令行工具来发送请求,示例如下:
curl https://api.deepseek.com/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \ -d '{ "model": "deepseek-chat", "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Hello!"} ], "stream": false }' ```[^43^]
五、请求和响应处理
1)解析响应
API响应将返回JSON格式的数据,您可以根据需要解析并使用这些数据。
2)错误处理
如果遇到错误(如429或503),请根据错误信息进行相应处理,如稍后重试。
六、流式输出
DeepSeek API支持流式输出,您可以设置stream=True
来实时获取模型生成的文本。
七、多轮对话实现
通过维护对话上下文,您可以使用DeepSeek API实现多轮对话功能。
八、注意事项
- 请遵守DeepSeek API的使用条款和限制。
- 注意API Key的安全,避免在公共代码库中泄露。
- 监控API使用情况,确保不超过速率限制。
通过上述步骤,您已经了解了如何申请和使用DeepSeek API。
最后
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破,正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口,掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。
学习AI大模型是一个系统的过程,需要从基础开始,逐步深入到更高级的技术。
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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;
第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;
第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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