使用Chainlit快速构建一个对话式人工智能应用体验DeepSeek-R1

Chainlit是一个开源的 Python 包，用于构建可用于生产的对话式人工智能。

DeepSeek-R1 是一款强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了模型中的重复性和可读性问题。在 RL 之前，DeepSeek-R1 引入了冷启动数据，进一步优化了推理性能。它在数学、代码和推理任务中与 OpenAI-o1 表现相当，并且通过精心设计的训练方法，提升了整体效果。

在chainlit的cookbook中提供了一个接入DeepSeek-R1的简单demo，在https://github.com/Chainlit/cookbook/tree/main/deepseek-r1。填入deepseek的api即可。

输入 chainlit run deepseek_api.py即可启动。

效果如下所示：

现在硅基流动也有DeepSeek-R1并且邀请注册可得14元不过期额度，邀请链接：https://cloud.siliconflow.cn/i/Ia3zOSCU。

由于我硅基流动还有很多额度，接下来演示如何接入硅基流动的DeepSeek-R1。

修改的地方如下所示：