python本地部署DeepSeek到调用硅基流动API,建议收藏!

从本地部署到调用硅基流动 API,跟我一步步走!

今天咱们要做的是一步一步的操作,零基础也能轻松搞定,不怕你不会,就怕你懒得试。快来跟我一起搞定这个硅基流动API的调用吧!

  1. 先搞好工具箱,准备工作最重要!

在正式开始之前,先做个准备工作。你也知道,打仗前不磨刀,后果会很惨,咱得先把这些工具准备好:

  • 电脑一台:别拿手机做大事啊,电脑才是关键。

  • Python 环境:你得确认一下电脑里有没有装 Python。没装的话,去 python官网 下个最新版。

  • pip:Python的包管理工具,装了才可以安装依赖包。你可以这样检查是否已经安装:

      
    `python -m ensurepip --upgrade   `
    
    
  • 硅基流动账号:去 硅基流动官网 注册一个账号,领取邀请码来用。注册成功后,你就能拿到 API Key啦。

  • 本文末尾就有API官方申请地址

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  1. 本地环境部署——一步步走,走得稳!

你别怕,搞定这个部署其实没那么麻烦,咱们先从最基础的开始。

  1. 安装依赖包: 在命令行(终端)里执行以下命令,安装你需要的依赖:

      
    `pip install requests   pip install flask   `
    
    

    这些包能帮你搞定 API 的请求以及后面简单的网页展示。

  2. 写一个 Python 脚本: 新建一个 .py 文件(比如叫 main.py),然后往里面丢这些代码:

      
    `import requests      def get_api_data():       url = "https://api.siliconflow.cn/your_endpoint"# 记得替换成你实际的 API 地址       headers = {           "Authorization": "Bearer 你的API_KEY",  # 替换成你拿到的 API key       }          response = requests.get(url, headers=headers)       if response.status_code == 200:           print(response.json())  # 如果成功,打印数据       else:           print("哎呀,出错了,状态码是:", response.status_code)      if __name__ == "__main__":       get_api_data()   `
    
    

    这段代码啥意思呢?简单来说,它就是从硅基流动的 API 拿数据,然后把它打印出来。记得把 你的API_KEY 替换成你自己拿到的那个 Key。

  3. 运行测试: 现在打开命令行,进入你的文件夹,输入命令:

      
    `python main.py   `
    
    

    看看屏幕上是不是打印出了你想要的数据。如果出现状态码错误,别慌,检查一下你的 API 地址和 API Key 有没有问题,重试一遍。

  1. 把 API 数据展示出来——让网页变得有趣!

数据已经能拿到,接下来的任务是展示它。想把这个信息放到网页上吗?没问题,咱们用 Flask 来搞定!

  1. 安装 Flask: 如果你还没有安装 Flask,可以先通过命令安装:

      
    `pip install flask   `
    
    
  2. 写一个小小的网页应用: 在你的项目文件夹里,创建一个 app.py 文件,写点代码让它显示 API 的数据:

      
    `from flask import Flask, render_template   import requests      app = Flask(__name__)      @app.route('/')   def index():       url = "https://api.siliconflow.cn/your_endpoint"# 记得替换成你的API地址       headers = {           "Authorization": "Bearer 你的API_KEY",  # 替换成你的API Key       }          response = requests.get(url, headers=headers)       data = response.json() if response.status_code == 200else {}          return render_template('index.html', data=data)      if __name__ == "__main__":       app.run(debug=True)   `
    
    
  3. 创建一个网页模板: 在你的项目文件夹里,创建一个 templates 文件夹,然后在里面新建一个 index.html 文件,写点 HTML 来显示数据:

      
    `<!DOCTYPE html>   <html lang="zh-CN">   <head>       <meta charset="UTF-8">       <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">       <title>API 数据展示</title>   </head>   <body>       <h1>API 返回的数据:</h1>       <pre>{{ data | tojson(indent=2) }}</pre>   </body>   </html>   `
    
    
  4. 运行 Flask 应用: 再次打开命令行,输入以下命令启动你的网页:

      
    `python app.py   `
    
    

    然后打开浏览器,访问 http://127.0.0.1:5000/,你就能看到 API 返回的数据显示在网页上了!是不是很酷?

  1. 调用第三方硅基流动 API——让它发挥更大作用!

到这里,咱们已经能成功调用硅基流动的 API 并显示数据了,接下来就是发挥创意,把数据做得更丰富、更多样化了。比如,存储到数据库里,或者做一些数据分析,API 这东西真的是神奇,能帮你做的事情太多了。

  1. 总结——其实也没那么难,对吧?

这整个过程其实就是这样,一点一点做下去,没什么难度。如果你按照我给的步骤操作,基本上不会出错。硅基流动的 API 真的挺强大的,能帮你做很多事,关键是要学会怎么用它。

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### 大模型 API 的知识库与文档 大模型技术近年来发展迅速,其核心在于通过大规模参数量实现复杂任务处理能力。对于开发者而言,了解并掌握大模型 API 的使用方法至关重要[^1]。 #### 常见的大模型 API 平台 目前主流的大模型平台提供了丰富的 API 接口供开发调用。这些接口通常支持多种编程语言绑定以及 RESTful 风格的服务请求方式[^2]。以下是几个常见的大模型 API 提供商及其特点: - **OpenAI**: OpenAI 是最早推出成熟商业级大模型服务的企业之一,旗下的 GPT 系列产品广受好评。它提供了一个简单易用的 API 接口,允许用户快速接入自然语言生成、对话理解等功能[^3]。 - **Anthropic**: Anthropic 开发了 Claude 系列模型,以其强大的推理能力和多模态处理功能著称。Claude 支持更复杂的交互场景,例如代码编写、逻辑推导等高级应用[^4]。 - **阿里云通义千问**: 作为国内领先的云计算服务商,阿里巴巴集团推出了通义系列大模型,其中通义千问(Qwen)表现尤为突出。该模型不仅具备优秀的中文处理能力,在跨领域知识融合方面也有显著优势[^5]。 #### 获取官方文档资源的方法 为了更好地利用上述提到的各种大模型 API建议访问各厂商官网获取最新版的技术手册和教程资料。具体来说可以尝试以下几个途径来寻找所需的知识库或者文档链接: 1. 访问目标公司的官方网站, 寻找专门设立的产品页面或开发者中心区域; 2. 利用搜索引擎输入关键词组合如 “openai api documentation”, 这样可以直接定位到相关的结果列表顶部位置 ; 3. 加入一些活跃度较高的社区论坛比如 GitHub Discussions 或 Stack Overflow , 在那里提问关于特定主题的帮助往往能够得到及时响应 . 下面给出一段 Python 示例代码展示如何通过 requests 库向某知名大模型发起 POST 请求 : ```python import os import json import requests def call_large_model_api(prompt_text): url = 'https://api.example.com/v1/completions' # 替换为实际使用的API地址 headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': f"Bearer {os.getenv('MODEL_API_KEY')}" # 设置环境变量存储密钥更加安全 } payload = { "model": "gpt-3.5-turbo", # 可选其他型号依据需求调整 "prompt": prompt_text, "max_tokens": 100, "temperature": 0.7 } response = requests.post(url=url, data=json.dumps(payload), headers=headers) if response.status_code == 200: result_data = response.json() generated_content = result_data['choices'][0]['text'] return generated_content.strip() else: raise Exception(f'Request failed with status code:{response.status_code}') if __name__ == "__main__": test_input = "请解释什么是生命?" output_answer = call_large_model_api(test_input) print(output_answer) ```
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