DeepSeek流式输出 支持上下文 支持思维链输出

最新推荐文章于 2025-08-28 18:53:24 发布
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硅基流动接口 接口信息可以改 TX 官方 其他平台都行，参数自己改就行了

调用了HPSocket For E 5.9.3 rc1
zyJsonValue

XCPP002
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如何通过微调Qwen/DeepSeek模型实现以思维链生成方式完成文本分类任务
羊城迷鹿的博客
04-14 1625
目标：让大模型总结出每个分类类别的典型特征和识别规律工作原理：将同一类别的所有样本聚合，提供给大模型，让它分析这些样本的共性输出：每个类别的判别规则和特征描述这个阶段实际上是利用大模型来执行知识归纳任务，让它从大量同类数据中总结规律，相当于让大模型自己提炼出区分不同类别的关键特征。第一阶段的目标是利用大模型对每一类别的原始数据进行分析，总结出这个类别的规律特征。数据准备加载原始分类数据及标签基于原始数据生成SFT（监督微调）数据第一阶段：类别规律总结对每个类别的所有样本进行合并。
基于Xinference框架实现微调后Qwen/DeepSeek模型的流式与非流式批量推理
羊城迷鹿的博客
04-05 1419
Xinference是一个强大的分布式推理框架，支持多种大语言模型的部署和推理。而DeepSeek作为中文开源大模型的佼佼者，具有卓越的推理能力和知识储备。将两者结合，可以构建高效且灵活的LLM推理服务。流式推理：适用于需要实时交互的场景，如聊天机器人非流式推理：适用于批量处理或需要一次性获取完整结果的场景非常重要的一点是修改模板。由于我们使用思维链微调了DeepSeek模型（详见《深入探究LLamaFactory推理DeepSeek蒸馏模型时无法展示＜think＞思考过程的问题》
7行代码实现AI推理优化：Vercel AI SDK中间件思维链提取与流式处理全指南
最新发布
gitblog_00448的博客
08-28 587
你是否还在为AI应用的响应延迟而困扰？是否想让大模型输出更可控、推理过程更透明？本文将带你用7行核心代码实现基于Vercel AI SDK的推理中间件，轻松搞定思维链提取与流式处理优化，让你的AI应用响应速度提升40%，推理逻辑可视化不再是难题。 读完本文你将掌握： - 如何用`wrapLanguageModel`实现推理中间件注入 - 思维链（Chain of Thought）实时提取与存储方...
硅基流动nodejs流式输出以及工具调用
woshiabc111的博客
03-03 795
使用JavaScript的api直接在前端问答速度虽然快但是有token直接暴露的风险。现在使用nodejs也可以快速进行流式输出并且可以隐藏用户敏感信息。
【流式输出，前端如何接收】【模拟打字机打印效果】
weixin_46139439的博客
05-17 2399
流式输出，打印效果模拟
uniapp 使用流式数据方式接入deepseek
qq_41001446的博客
03-14 3449
最近体验了 DeepSeek API，顺手写了个 Demo，在微信小程序和 H5 端都进行了调试，整体运行还算顺利。但在开发过程中也遇到了一些小坑，比如。欢迎大家分享思路或者踩坑经验！
干货：DeepSeek+SpringAI实现流式对话！
磊哥聊Java
02-13 3004
前面一篇文章我们实现了《炸裂：SpringAI内置DeepSeek啦！》，但是大模型的响应速度通常是很慢的，为了避免用户用户能够耐心等待输出的结果，我们通常会使用流式输出一点点将结果输出给用户。那么问题来了，想要实现流式结果输出，后端和前端要如何配合？后端要使用什么技术实现流式输出呢？
你知不知道DeepSeek对话中像打字机一样的流式输出效果是怎么实现的？AI聊天项目实战经验:流式输出的前后端完整实现！(RAG,Langchain,Python)
Sonetto_一名大三小菜的经历分享，日更，讲述自身的、最贴切实际的知识分享
04-22 3641
来看这条简单清晰的逻辑链：LLMs_chain.astream(langchain中chain的API:流式输出LLM的一个个回复块「原料 chat_sew.stream_chat （生成器，转换chunk为初步的SSE格式字典「初步加工 产品） stream_response_generator(生成器，转换SSE协议字符串丨打包成快递) StreamingResponse(FastAPI用于流式传输响应体的响应类，以SSE协议发送 数据块到客户端|快递员） -> 「前端
火出圈的DeepSeeK R1详解
hasakie的博客
01-29 3698
例如，在数学推理任务中，较低的温度参数可能会产生更准确的结果，而在创意写作任务中，较高的温度参数可能会产生更具创造性的输出。DeepSeek-R1的这些优异表现，特别是在数学推理和编程任务中的表现，充分展示了模型在复杂逻辑处理和推理能力方面的强大潜力，使其在科研、技术开发等需要高级推理能力的领域具有广泛的应用前景。通过这种多阶段的训练方法，DeepSeek-R1能够在仅有极少标注数据的情况下，显著提升推理能力，在数学、代码和自然语言推理等任务上表现出色，性能与OpenAI的o1正式版相当。
DeepSeek系列（6）：DeepSeek的隐藏功能
分享一些感兴趣的技术方面
04-23 819
DeepSeek除了基础功能外，还隐藏着许多强大的扩展和高级特性，让其使用价值倍增：DeepSeek的插件生态正在逐步丰富，目前已支持多种实用插件：在设置菜单的高级选项中，隐藏着一些实用功能：一些鲜为人知的高级提示词技巧：角色扮演增强：使用特定格式激活更深度的角色扮演能力 思维链条调用：引导模型展示详细思考过程 多轮规划执行：将复杂任务分解为规划和执行阶段 API接口调用方法 DeepSeek提供了强大的API接口，可将AI能力无缝集成到各类应用中：获取API密钥基本请求结构 常用API参数
DeepSeek多轮对话和使用流模式输出
zzp_511的博客
01-05 6398
这是基本的数学加法运算。{'role': 'system', 'content': '你是一个知识渊博的助手，请帮助用户解答问题'},{'role': 'system', 'content': '你是一个知识渊博的助手，请帮助用户解答问题'},{'role': 'user', 'content': '1+1等于几'},{'role': 'user', 'content': '1+1等于几'}{'role': 'user', 'content': '2+2等于几'}，传递给对话 API。
java(webflux)流式接入deepseek推理大模型
AL_guli的博客
02-07 1489
【代码】java(webflux)流式接入deepseek推理大模型。
DeepSeek实用小技巧--基于DeepSeek打造私有知识库
qq_43588309的博客
02-09 5339
基于deepseek打造私有知识库，实现智能问答操作
2025-DeepSeek带我学--Netty的Mqtt编码解码器的代码
源码获取 | 运行部署 | 定制二开修改，如果回复不及时请耐心等待，请见谅。
02-01 1327
主题（Topic）：用于标识消息的类别或兴趣点。发布（Publish）：客户端向服务器发送消息的操作。订阅（Subscribe）：客户端向服务器注册对某个主题的兴趣。服务质量（QoS）：定义消息传递的可靠性级别：QoS 0：最多一次（At Most Once），消息可能丢失。QoS 1：至少一次（At Least Once），消息保证到达但可能重复。QoS 2：仅一次（Exactly Once），消息保证到达且仅一次。保留消息（Retained Message）
调用DeepSeek官方的API接口
weixin_42966151的博客
02-11 5661
1、注册deepseek官网账号点击进入右上角【】，并进行账号注册。2、注册完成后，依次点击【】-【】，记住自己保存好API keys，他只会显示一次，如果忘了，就要重新生成了！然后点击【】，就可以看到官方API文档了！3、在接口文档中，点击【】，然后选择对应的语言，就可以看到示例代码了。
DeepSeek-r1模型本地部署整合java案例
li20010428的博客
02-02 3242
点击Download(根据自身需求下载)由于下载非常慢提供一个百度网盘下载地址(Windows)通过网盘分享的文件：ollama链接:提取码: 7f6m。
SpringBoot接入DeepSeek（硅基流动版）+ 前端页面调试（SSE连接模式）
FBB360JAVA的博客
02-26 3316
作为一个Java程序员，了解前沿科技技术，也算是份内的事了。 DeepSeek 大模型，从开源到现在，一直在🔥。各个公司也基本都部署了自己的所谓满血版DeepSeek。虽然官方是免费使用的，但是它太忙了。因此，很多能直接使用的，不太忙的DeepSeek应运而生。我今天使用的就是“硅基流动版”DeepSeek！硅基流动
vue3 + ts + markdown-it +hljs 实现网页端DeepSeek页面，流式输出、中止回答、markdown格式转化、代码高亮，关键技术点梳理
fengyanwangwujin的博客
02-09 5457
实现类似DeepSeek、GPT等AI流式输出功能，完整代码包含很多定制代码，不贴出来了，只放关键代码。
DeepSeek怎样实现思维链实时更新滚动
03-09
嗯，用户想知道DeepSeek是怎么实现思维链的实时更新和滚动的。首先，我得先理解什么是思维链（CoT）。通常来说，CoT是在处理复杂问题时，模型逐步推理的过程，比如一步步解决数学题或者逻辑问题。实时更新和滚动可能...
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