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

在 PyCharm 中接入deepseek的API的各种方法 阅读详情

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。

在这里插入图片描述

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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DeepSeek R1不是新模型,而是生产级推理引擎 大语言模型推理优化是保障AI落地的核心环节,其本质是通过工程手段提升首token延迟、降低显存占用并增强服务稳定性。动态KV缓存压缩与分层注意力调度作为当前主流优化技术,显著改善长上下文场景下的资源效率与响应实时性。这类推理加速框架不改变模型权重,却能直接决定API服务的SLA达标能力、硬件成本结构及业务集成复杂度。在金融合规、医疗科研、智能客服等对低延迟和高确定性有严苛要求的场景中,推理引擎的成熟度往往比模型参数规模更具实际价值。本文聚焦DeepSeek R1这一典型推理优化实践,解析其如何将V2模型转化 阅读详情

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