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经历:由于创新实训提供的api太过卡顿,并且技术支持不回消息

我们选择使用官方deepseekapi,高并发,无卡顿,比学校提供的好用多了(但是收费。。。)

1.有关api的使用

首次调用 API | DeepSeek API Docs

有问题查看deepseek官方提供的api接口说明文档

在模型调用前,设置环境变量base_url=https://api.deepseek.com

api_key=“从官网创建api粘贴到此处”

deepseekapi支持openaiapi格式

下面是一个使用示例

# Please install OpenAI SDK first: `pip3 install openai`

from openai import OpenAI

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
)

print(response.choices[0].message.content)

2.解决deepseekapi的 无记忆问题

我们的项目使用多个deepseekagent进行多轮角色扮演对话提高效果的基本思想,但是deepseekapi没有记忆上下文的能力,解决办法:通过拼接上一个人的对话记录,达到记忆的能力

下面是一个拼接实例

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>", base_url="https://api.deepseek.com")

# Round 1
messages = [{"role": "user", "content": "What's the highest mountain in the world?"}]
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=messages
)

messages.append(response.choices[0].message)
print(f"Messages Round 1: {messages}")

# Round 2
messages.append({"role": "user", "content": "What is the second?"})
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=messages
)

messages.append(response.choices[0].message)
print(f"Messages Round 2: {messages}")

 

3.有关openai版本的问题

由于openai最新版本修改了返回的结构体标签,我们需要控制openai版本为<=1.65.4

4.有关部署本地免费大模型测试的问题

为了在开发阶段节省不必要的开销,我修改了部分代码,支持使用本地ollama模型提供api

参考以下教程

首先访问 Ollama 的官方 Github 地址:https://github.com/ollama/ollama,然后在页面上选择相关的系统进行下载

安装完成后,打开「终端」窗口(macOS 可按 F4 搜索“终端”),输入ollama后出现以下提示说明安装完成。

Ollama 安装完毕,我们还需要下载相应的 AI 模型才可以使用,我们访问ollama官网下载7b的模型

每次都打开控制台来开展对话会非常的不方便,所以我们可以装一个 GUI 界面或者 Web 界面。Ollama 的官方 Github 上列有很多,你可以选择一个来安装

通过 Ollama 安装的 AI 模型,默认是提供 API 的

http://www.dtcms.com/wzjs/517499.html

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