华为云Flexus+DeepSeek征文 | “开箱即用”体验报告：DeepSeek-V3/R1 商用服务初探

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已于 2025-08-18 15:05:56 修改 · 1.7w 阅读

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#华为云 #ai #人工智能 #云计算 #云原生

于 2025-06-30 23:25:19 首次发布

人们眼中的天才之所以卓越非凡，并非天资超人一等而是付出了持续不断的努力。1万小时的锤炼是任何人从平凡变成超凡的必要条件。———— 马尔科姆·格拉德威尔

华为云Flexus+DeepSeek征文 | “开箱即用”体验报告：DeepSeek-V3/R1 商用服务初探

一、前言：为何选择华为云DeepSeek商用服务？

1.1 快速接入：分钟级开箱即用

1.2 稳定推理：企业级高可用保障

1.3 企业级支持：全生命周期服务

二、开通实录：5分钟搞定DeepSeek-V3/R1商用服务

2.1 个人案例分享

三、开箱测试：DeepSeek-V3/R1能力初探

一、前言：为何选择华为云DeepSeek商用服务？

1.1 快速接入：分钟级开箱即用

零配置部署：通过华为云ModelArts Studio平台，开发者无需关注底层算力调度或环境配置，仅需“登录控制台→服务授权→点击开通”三步操作，即可启用DeepSeek-V3/R1商用服务，全程耗时不超过3分钟。

登录控制台
服务授权
开通服务

准化API集成：提供兼容OpenAI格式的RESTful API及SDK，支持Python/Java等主流语言，开发者可直接嵌入现有业务系统，降低集成成本。

RESTful API调用

示例代码：

# coding=utf-8

import requests
import json

if __name__ == '__main__':
    url = "https://api.modelarts-maas.com/v1/chat/completions" # API地址
    api_key = "yourApiKey"  # 把yourApiKey替换成已获取的API Key 

    # Send request.
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {api_key}' 
    }
    data = {
        "model":"qwen3-235b-a22b", # 模型名称
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": "你好"}
        ],
        # 是否开启流式推理, 默认为False, 表示不开启流式推理
        "stream": True,
        # 在流式输出时是否展示使用的token数目。只有当stream为True时改参数才会生效。
        # "stream_options": { "include_usage": True },
        # 控制采样随机性的浮点数，值较低时模型更具确定性，值较高时模型更具创造性。"0"表示贪婪取样。默认为0.6。
        "temperature": 0.6
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data), verify=False)

    # Print result.
    print(response.status_code)
    print(response.text)

SDK调用

示例代码：

# coding=utf-8

from openai import OpenAI

base_url = "https://api.modelarts-maas.com/v1" # API地址
api_key = "yourApiKey" # 把yourApiKey替换成已获取的API Key

client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)

response = client.chat.completions.create(
    model = "qwen3-235b-a22b", # 模型名称
    messages = [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
        {"role": "user", "content": "你好"},
    ],
    temperature = 1,
    stream = True
)

print(response.choices[0].message.content)