DeepClaude 开源项目教程

DeepClaude 开源项目教程

deepclaude A high-performance LLM inference API and Chat UI that integrates DeepSeek R1's CoT reasoning traces with Anthropic Claude models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dee/deepclaude

1. 项目介绍

DeepClaude 是一个高性能的语言模型推理 API，它结合了 DeepSeek R1 的链式思维（CoT）推理能力与 Anthropic Claude 的创造力和代码生成能力。该项目提供了一个统一的接口，以便在完全控制 API 密钥和数据的同时，利用两种模型的优点。

2. 项目快速启动

环境准备

• Rust 1.75 或更高版本
• DeepSeek API 密钥
• Anthropic API 密钥

安装

克隆仓库：

git clone https://github.com/getasterisk/deepclaude.git
cd deepclaude

构建项目：

cargo build --release

配置

在项目根目录下创建一个 config.toml 文件：

[server]
host = "127.0.0.1"
port = 3000

[pricing]
# 配置计费设置以跟踪使用情况

API 使用示例

基础示例：

import requests

response = requests.post(
    "http://127.0.0.1:1337/",
    headers={
        "X-DeepSeek-API-Token": "<YOUR_DEEPSEEK_API_KEY>",
        "X-Anthropic-API-Token": "<YOUR_ANTHROPIC_API_KEY>"
    },
    json={
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "How many 'r's in the word 'strawberry'?"
            }
        ]
    }
)

print(response.json())

流式响应示例：

import asyncio
import json
import httpx

async def stream_response():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        async with client.stream(
            "POST",
            "http://127.0.0.1:1337/",
            headers={
                "X-DeepSeek-API-Token": "<YOUR_DEEPSEEK_API_KEY>",
                "X-Anthropic-API-Token": "<YOUR_ANTHROPIC_API_KEY>"
            },
            json={
                "stream": True,
                "messages": [
                    {
                        "role": "user",
                        "content": "How many 'r's in the word 'strawberry'?"
                    }
                ]
            }
        ) as response:
            response.raise_for_status()
            async for line in response.aiter_lines():
                if line:
                    if line.startswith('data: '):
                        data = line[6:]
                        try:
                            parsed_data = json.loads(data)
                            if 'content' in parsed_data:
                                content = parsed_data['content'][0]['text']
                                print(content, end='', flush=True)
                        except json.JSONDecodeError:
                            pass
                    else:
                        print(data, flush=True)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(stream_response())

3. 应用案例和最佳实践

（此处应根据实际项目情况，提供一些实际的应用案例和最佳实践，例如如何集成到现有系统中，如何进行性能优化等。）

4. 典型生态项目

（在此部分，可以介绍与 DeepClaude 相关的生态项目，例如其他集成了 DeepSeek 或 Anthropic Claude 的开源项目，或者是为 DeepClaude 提供辅助功能的工具和库。）

deepclaude A high-performance LLM inference API and Chat UI that integrates DeepSeek R1's CoT reasoning traces with Anthropic Claude models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dee/deepclaude