【AI大模型应用开发】DeepSeek API接入详细步骤和简单应用

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DeepSeek很火,相信大家都知道了。DeepSeek对话和APP相信大家也都或多或少的用过或见别人用过了。今天,让我们更进一步,来上手DeepSeek API的使用。

0. 环境

(1)打开DeepSeek API开放平台:https://platform.deepseek.com/usage

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(2)获取API key

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### 如何接入DeepSeek API 为了接入 DeepSeek API 并利用其功能,通常需要遵循一系列配置步骤来确保应用程序能够成功调用API服务。虽然具体实现细节可能因不同服务商而异,但一般流程包括设置环境变量、安装必要的库以及编写代码以发起请求。 假设 DeepSeek API 类似于其他常见的自然语言处理API接口设计,在Python环境中集成该API可以按照如下方式操作: #### 设置API密钥 首先,需将获得的API Key存储为环境变量以便安全访问。这一步骤对于保护敏感信息至关重要[^1]。 ```bash export DEEPSEEK_API_KEY='your_deepseek_api_key_here' ``` #### 安装依赖包 接着,确保已安装用于HTTP请求的第三方库,例如`requests`。可以通过pip命令轻松完成此任务。 ```bash pip install requests ``` #### 编写调用代码 最后,构建一段简单的脚本来发送查询并接收响应数据。这里展示了一个基本的例子,其中包含了创建客户端实例并向指定端点发出POST请求的过程。 ```python import os import requests api_key = os.getenv('DEEPSEEK_API_KEY') url = "https://deepseek.example.com/api/v1/chat/completions" headers = { 'Authorization': f'Bearer {api_key}', 'Content-Type': 'application/json' } payload = { "model": "latest-model", "messages": [ {"role": "user", "content": "What are the benefits of using AI in healthcare?"} ] } response = requests.post(url, headers=headers, json=payload) if response.status_code == 200: result = response.json() print(result['choices'][0]['message']['content']) else: print(f"Error occurred: {response.text}") ``` 上述代码片段展示了如何通过 POST 请求向 DeepSeek 的聊天补全模型提交一个问题,并打印返回的回答内容。请注意替换实际 URL 模型名称以匹配目标API的具体情况。
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