扣子(coze)实践指南基础篇——五分钟快速接入 DeepSeek 模型

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一. coze简介

coze官网:www.coze.cn
coze进阶篇:coze进阶篇
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扣子是新一代 AI Agent 开发平台。你可以在扣子上快速搭建基于大模型的各类 AI 应用,并将 AI 应用发布到各个社交平台、通讯软件,也可以通过 API 或 SDK 将 AI 应用集成到你的业务系统中。

一. 五分钟快速接入 DeepSeek 模型

1. 场景介绍

DeepSeek-R1 和 V3 模型正式发布后,其优秀的推理能力、代码生成能力和思维链技术广受好评,成为了一款炙手可热的破圈大模型。作为一款强大的语言模型,它能够理解自然语言并生成高质量的文本回复,无论是回答问题、撰写文章,还是进行复杂推理, DeepSeek 都能轻松应对。
扣子现已推出满血版 Deepseek 全家桶,原生支持 Deepseek 思维链和 Function Calling 能力,你可以在扣子开发平台中使用 Deepseek 模型搭建属于自己的智能体,让搭载了 Deepseek 模型的智能体具备专属领域的知识与技能、可以联网搜索实时数据与信息、可以查看并理解图片或视频,打造一个更懂你的智能助手。
本文档以搭建一个基于 Deepseek 模型的智能助手为例,演示如何通过扣子平台快速接入 DeepSeek 模型,并为其添加联网搜索和视觉理解能力

2. 接入步骤

登录扣子开发平台https://www.coze.cn,依次:点击开发平台创建智能体
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填写智能体的基本信息,并单击确认;编写人设回复逻辑、选择模型、增加插件。
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调试智能体、发布智能体
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在项目开发中可以看到自己的智能体,就能尽情使用了
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参考:https://www.coze.cn/open/docs/tutorial/5_min_with_ds

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础
### 将Coze集成到DeepSeek 为了实现CozeDeepSeek的有效集成,需理解两者的工作原理及其接口特性。DeepSeekMoE采用了特定的架构来优化模型效率和性能[^1]。 #### 1. 理解DeepSeekMoE基本结构 DeepSeekMoE通过引入基于Sigmoid函数计算得到的亲和力分数,并将其归一化作为门控值,以此决定输入数据流经哪个专家路径。此机制允许更灵活地分配资源给不同的处理单元,从而提高整体系统的响应速度和服务质量。 #### 2. 集成CozeDeepSeek环境 要使Coze能够顺利嵌入DeepSeek框架内工作,建议采取如下措施: - **API兼容性评估**:确认Coze所提供的功能可以通过RESTful API或其他形式被调用,确保其可以无缝对接现有的微服务架构。 - **配置管理调整**:修改DeepSeek中的配置文件,加入指向Coze实例的具体位置以及必要的认证信息等参数设置。 - **日志同步机制建立**:为了让两个平台间的数据交换更加透明高效,在二者之间搭建一套统一的日志记录系统显得尤为重要;这有助于后续排查可能出现的问题并进行性能分析。 ```python import requests def call_coze_api(endpoint, payload): headers = {'Content-Type': 'application/json'} response = requests.post(f"http://coze-service/{endpoint}", json=payload, headers=headers) return response.json() ``` 上述代码片段展示了如何利用Python发起HTTP请求的方式去访问假设名为`coze-service`的服务端点,实际应用时应替换为真实的URL地址及相应载荷内容。
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