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

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
### 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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