保姆级教程!2分钟拿下DeepSeek API,比官方还好用,小白也能封神!

最近 DeepSeek AI 太火了,效果也很强,但致命问题是 不稳定, 经常给我返回 服务器繁忙,请稍后再试,甚至让我怀疑自己被杀熟了。

也有网友说,第一次使用成功率很高,第二次可能就繁忙了。。。

那有什么办法稳定使用 DeepSeek 么?

作为一名程序员,首先想到的是:既然 DeepSeek 都开源了,那我直接本地部署一个不就行了吗?

可是满血版的 DeepSeek-R1 光模型就占了 404GB 空间,个人电脑根本负担不起呀!我就要稳定使用满血版 DeepSeek,怎么办呢?

我们可以使用第三方平台提供的接口服务,大公司帮我们部署了满血版 DeepSeek,我们直接通过 API 调用就行。下面只需 2 分钟,教你如何使用 API 来调用满血版的 DeepSeek!

学会之后,可以接入 DeepSeek AI 到自己项目中、写到简历上,面试官看到也会眼前一亮~

建议观看视频版教程:https://bilibili.com/video/BV1zVAHesEv7

一、第三方平台选择

目前支持 DeepSeek 的主流第三方平台有硅基流动、OpenRouter、腾讯云、阿里云、百度云、火山引擎等等,看来各大厂都积极入局了。接下来我会以其中 2 个平台为例,用 Java 来调用 AI 完成智能问答,学会之后换个平台也是易如反掌。

最后我还会给大家分享一个详细的第三方平台对比表格,大家可以按需选择。

二、硅基流动

汇集了很多类 AI 大模型的云服务平台。进入模型广场,选择满血版的 DeepSeek-R1 模型:

注意,调用 AI 大模型通常是按照消耗的 token 数计费的,不过新用户会赠送一定额度,也够我们学习和日常使用了。

查看模型对应的 API 文档,选择对应的编程语言,就能看到发送请求的示例代码了,可以直接复制使用:

随便新建一个干净的 Java Maven 项目,引入发送请求所需的 Unirest 库:

<dependency><groupId></groupId><artifactId></artifactId><version></version></dependency>

然后粘贴示例代码到主类中。我们首先需要修改代码中的鉴权 token,在官网找到 API 密钥,新建一个 API 密钥,注意不要暴露出去哦!然后复制到代码中。

接下来就可以指定想用的模型、要输入给 AI 的提示词,最后打印出 AI 响应的结果即可。就这么几行代码:

"https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions""Authorization""Bearer ""你自己的 APIKey""Content-Type""application/json""{\n  \"model\": \"deepseek-ai/DeepSeek-V3\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"程序员鱼皮是谁?\"\n    }\n  ],\n  \"stream\": false,\n  \"max_tokens\": 512,\n  \"stop\": [\n    \"null\"\n  ],\n  \"temperature\": 0.7,\n  \"top_p\": 0.7,\n  \"top_k\": 50,\n  \"frequency_penalty\": 0.5,\n  \"n\": 1,\n  \"response_format\": {\n    \"type\": \"text\"\n  },\n  \"tools\": [\n    {\n      \"type\": \"function\",\n      \"function\": {\n        \"description\": \"<string>\",\n        \"name\": \"<string>\",\n        \"parameters\": {},\n        \"strict\": false\n      }\n    }\n  ]\n}"

我们来 Debug 一下,稍等一会儿,就能看到 AI 的回复了:

不过我尝试的这段时间,这个平台输出速度比较慢、也不是很稳定吧。

三、火山引擎

我们再换一个平台 —— 火山,首先进入模型广场,选择满血版的 DeepSeek-R1 模型:

点击立即体验,就可以和 AI 对话了,新用户也会赠送一定 tokens 额度。我们选择 API 接入:

创建一个接入点:

注意,如果还没有开通模型,需要选择 DeepSeek-R1 模型,点击立即开通:

开通成功后,回到之前的页面,确认接入。然后就进入到了 API 调用页面,先创建一个自己的 API Key,保存好等下会用到。

然后我们选择官方的 SDK 调用示例,获取到对应编程语言的示例代码:

首先在项目中引入 SDK 和相关依赖,注意要修改依赖的版本号(不要直接用 “LATEST”):

<dependency><groupId></groupId><artifactId></artifactId><version></version></dependency>

然后复制示例代码,修改 API Key 和输入给 AI 的提示词,然后运行一下试试:

浇给!很快,AI 就给出了回复,实际测试下来比较稳定、响应速度也比较快。

四、总结

怎么样,通过调用 API 将 AI 接入到项目中还是很简单吧。大家如果遇到更多的问题,建议优先查看官方的 API 调用指南文档,还有问题就去问 AI 和客服吧~

基本上每个平台我都体验了下,也整理了一个平台对比表格,大家可以参考下:

平台价格(单位:百万 tokens)赠送输出稳定性输出速度(单位:秒)个人感受
硅基流动输入:¥4,输出:¥1614 元较为不稳定,调用五次可能才有一次正常响应9.05 tokens赠送的金额虽然很多,但是服务很不稳定,且输出速度也很慢。
openrouter输入:,输出:2.19无赠送,但可最高欠费 1 美元。服务较为稳定7.47 tokens输出速度在上述平台中最慢,且在此平台付费较为麻烦,需要使用信用卡或者国外的银行卡,不建议国内使用。
腾讯云平台输入:¥4,输出:¥16无赠送服务非常稳定11.16 tokens上手特别简单,不需要开通任何东西,只需要拿到 ak / sk 直接调用官方提供的示例代码即可。
火山引擎输入:¥2,输出:¥8赠送 50 万 tokens服务非常稳定28.08 tokens输出速度在上述平台中最快,且目前价格只有官网一半,赠送 50 万 tokens。
阿里云平台输入:¥2,输出:¥8赠送 100 万 tokens需要等大模型部署一段时间后才能稳定使用12.24 tokens需要等百炼大模型部署完成后才能使用,部署需要花较长的时间,不过赠送的 tokens 比较多

大家如果要学习更多平台的调用、AI 提示词技巧、AI 部署教程、AI 行业资讯、AI 项目,都可以来看看我刚刚开源的 AI 知识库( https://github.com/liyupi/ai-guide )。大家如果还了解到了其他的满血 DeepSeek 平台,欢迎评论区留言分享~

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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### 下载 Cursor Cursor 是一款为程序员量身打造的 AI 编程 IDE,支持多种操作系统,包括 Windows、Mac 和 Linux。以下是详细的下载步骤: 1. **访问官网** 打开浏览器,进入 [Cursor 官网](https://cursor.sh/)。 2. **选择系统版本** 点击页面上的 "DOWNLOAD" 按钮,会自动下载与你电脑系统匹配的安装包。如果你使用的是 Windows 系统,将下载 `.exe` 文件;如果是 macOS,则会下载 `.dmg` 文件;Linux 用户则会获得一个 `.deb` 或 `.tar.gz` 文件[^2]。 ### 安装 Cursor #### Windows 系统 1. **运行安装包** 双击下载的 `.exe` 文件,启动安装向导。 2. **选择安装路径** 根据提示选择安装目录,建议保持默认路径以避免不必要的麻烦。 3. **完成安装** 点击“Install”按钮开始安装,等待安装进度条完成即可。 #### macOS 系统 1. **解压文件** 双击下载的 `.dmg` 文件,打开后会看到 Cursor 应用图标。 2. **拖动到 Applications 文件夹** 将 Cursor 图标拖动至 “Applications” 文件夹,完成安装。 3. **启动编辑器** 打开 “Applications” 文件夹,双击 Cursor 图标启动编辑器[^3]。 #### Linux 系统 1. **解压文件** 使用终端或文件管理器解压 `.tar.gz` 文件,或者直接双击 `.deb` 文件进行安装。 2. **安装依赖项(如有)** 有些 Linux 发行版可能需要手动安装额外的依赖库,可以参考官方文档获取更多信息。 3. **启动应用** 解压完成后,可以在终端中运行 `./cursor` 来启动编辑器,或者创建桌面快捷方式以便后续使用。 ### 初始化配置 安装完成后,首次启动 Cursor 时需要进行一些基础设置: 1. **键盘布局选择** 若之前习惯使用某一编辑器(如 VS Code、Sublime Text 等),可在 “keyboard” 选项中进行选择,通过其中的一些快捷键可回归熟悉的操作模式;若没有特别习惯的,默认选择 “Default”[^4]。 2. **AI 回复语言设置** 在 “Language for AI” 选项中,输入中文即可设置 AI 的回复语言为中文,方便非英文用户更好地理解内容。 3. **代码库范围设置** “Codebase-wide” 默认处于打开状态,这意味着 AI 助手将在整个项目范围内提供帮助,而不是局限于当前文件。 4. **命令行集成** 在 “Add to Command Line” 中选择 “Install ‘cursor’”,这样就可以在终端中直接通过 `cursor` 命令打开项目。 ### 创建你的第一个 Cursor 项目文件 1. **新建项目** 启动 Cursor 后,点击 “File > New File” 或者使用快捷键 `Ctrl + N`(Windows/Linux)或 `Cmd + N`(macOS)来创建一个新的文件。 2. **保存项目** 点击 “File > Save As…” 或使用快捷键 `Ctrl + S`(Windows/Linux)或 `Cmd + S`(macOS),选择合适的目录并命名文件,例如 `main.py`。 3. **编写代码** 在新创建的文件中,你可以开始编写代码。Cursor 提供了强大的 AI 助手功能,可以通过自然语言生成代码片段、优化现有代码逻辑等。 4. **使用 AI 助手** 如果你需要帮助,可以按下 `Ctrl + K`(Windows/Linux)或 `Cmd + K`(macOS)调出 AI 助手面板,输入你的需求,AI 将为你生成相应的代码建议。 ### 示例:Python 项目 以下是一个简单的 Python 脚本示例,用于演示如何在 Cursor 中创建和运行代码: ```python # main.py def greet(name): print(f"Hello, {name}!") if __name__ == "__main__": greet("World") ``` 1. **运行脚本** 在 Cursor 中,点击右上角的运行按钮,或者在终端中执行 `python main.py` 来运行该脚本。 2. **调试代码** 如果需要调试,可以设置断点并在调试控制台中查看变量值、调用堆栈等信息。 ---
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