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1.简单介绍

当前DeepSeek使用的人很多，各大AI平台中也快速引入了DeekSeek，比如Azure AI Foundary(以前名字是Azure AI Studio)中的Model Catalog, HuggingFace, GitHub Models等。同时也出现了一些支持DeepSeek的.NET类库。微软的Semantic Kernel也支持DeepSeek。

这边打算尝试一下GitHub Models中DeepSeek V3

2.具体说明

DeepSeek的主流版本有V3和R1，其中R1的推理的推理能力比V3强，适用于涉及逻辑推理和问题求解的应用场景，而在客服，文本总结，内容生成方面，使用V3的人数可能多一些。

下面是使用GitHub Models中使用DeepSeek V3的简单过程

2.1 注册DeepSeek V3

1) 登录到GitHub Models平台，可以找到DeepSeek-V3

        

2) 直接点击 DeepSeek-V3，就可以跳转到下面这个页面，然后点击按钮Use this model

        

3) 在弹出的Get API key窗口中，点击 Get developer key按钮去创建一个personal access token

        

4) 点击Generate new token下拉框，选择Generate new token(classic)选项就可以创建一个personal access token了，

note, token只会在第一次创建的时候显示，这时候要做一下copy动作

        

2.2 制作.NET Console

2.2.1 代码示例

下面是使用GitHub Models中DeepSeek-V3模型的代码，

var endpoint = new Uri("https://models.inference.ai.azure.com");
var GitHubModelsDeepseekToken = "your personal access token";
var credential = new AzureKeyCredential(GitHubModelsDeepseekToken);
var model = "DeepSeek-V3";var client = new ChatCompletionsClient(endpoint,credential,new AzureAIInferenceClientOptions());var requestOptions = new ChatCompletionsOptions()
{Messages ={new ChatRequestUserMessage("东亚和东南亚的可耕地面积是多少?给出一下简短的答案就可以的"),},MaxTokens = 1000,Model = model
};Response<ChatCompletions> response = client.Complete(requestOptions);
System.Console.WriteLine(response.Value.Content);

2.2.2 运行一下

运行程序，发现DeepSeek有结果正常返回 

         

2.2.3 尝试其他模型

其中endpoint是各个模型都是一样的，假如选择了GitHub Models的Mistral Small 3.1，则将model换成对应的 mistral-small-2503就可以的

        

运行一下，发现Mistral也能返回结果，不过DeepSeek-V3和Mistral模型返回的结果有一些不同。

        

2.3 其他

当https://api.deepseek.com/ 的不能使用之后，也可以考虑使用GitHub Models 的DeepSeek

        

note, 也可以基于Azure AI Foundary中 Model Catolog或者huggingface的DeekSeek模型，自己部署一个endpoint进行使用的。

3.总结

本文简单介绍了一下GitHub Models中DeepSeek模型的使用过程，更为详细的调用DeepSeek的内容，可以参考DeepSeek的官方文章

本文如果哪里有错误的地方，麻烦告之，谢谢谢谢