deepseek+dify二次开发工作流

1. 需求分析与规划

我们需要新增一个 API 接口，后端调用 deepseekR1 模型进行处理，并返回相应的 JSON 数据。前端需要通过调用这个 API 接口来获取模型的输出。

任务拆解：

1. 后端：
   • 新增一个 API 接口，能够接收前端请求。
   • 接收提示词（prompt）并调用 deepseekR1 模型。
   • 返回模型处理后的 JSON 数据。
2. 前端：
   • 创建一个页面，允许用户输入提示词并触发模型调用。
   • 显示从后端返回的 JSON 数据。

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2. 后端开发：新增接口与 DeepSeek 模型集成

2.1 安装和集成 deepseekR1 模型

首先，我们需要集成 deepseekR1 模型到后端。在后端代码中，你可以使用 transformers 库加载模型，或者调用已经封装好的 API 来进行推理。

假设 deepseekR1 模型已经封装为一个 Python 类，或者你可以直接调用 API 进行推理。

安装依赖：

bashCopyEditpip install transformers torch

2.2 创建 API 接口

我们将在后端的 api 目录下创建一个新的 API 接口，用于接收提示词并调用模型。

首先，找到 dify/api 目录中的 routes.py 文件，并新增一个路由来处理我们的请求。

创建 deepseek.py 路由处理文件

在 dify/api/routes 目录下创建一个新的文件 deepseek.py，用于接收提示词并调用模型。

pythonCopyEdit# dify/api/routes/deepseek.py

from fastapi import APIRouter, HTTPException
from pydantic import BaseModel
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 初始化模型与分词器
model_name = "path_to_your_model/deepseekR1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

router = APIRouter()

# 定义请求模型
class PromptRequest(BaseModel):
    prompt: str

# 定义返回的模型结果
class ModelResponse(BaseModel):
    output: str

# 处理请求并调用模型
@router.post("/generate", response_model=ModelResponse)
async def generate_text(request: PromptRequest)