前 言使用 Python 调用 DeepSeek API 是一个非常高效的方式可以快速实现自然语言处理、代码生成等任务。以下是详细的快速指南帮助你轻松搞定这一过程。准备工作1. 获取DeepSeek API KEY访问 DeepSeek 官方网站注册账号并登录。https://www.deepseek.com/在用户中心或开发者页面中点击左侧菜单【API Keys】点击创建API key并妥善保存。创建成功后一定要记录此处的API key。因为deepseek的平台不会再次展示API Keys的值一定要记录一定要记录一定要记录2.安装 Python 环境访问python官方网站下载。https://www.python.org/这里不再赘述小栈使用的版本是python3.9.163.安装 PyCharm访问PyCharm官方网站下载。https://www.jetbrains.com.cn/pycharm/download/?sectionwindows下载专业版本pycharm-professional-2024.3.2.exe这里也不再赘述小栈使用的版本是PyCharm 2024.3基本使用1.安装三方库安装三方库 openaipip3 install openai2.引用三方库引用三方库 openaifromopenaiimportOpenAI3.简单使用将注册deepseek创建的api key输入就可以直接使用了比如想了解如何学习PythonfromopenaiimportOpenAI clientOpenAI(api_keydeepseek创建的api key,base_urlhttps://api.deepseek.com)role_user如何学习Pythonresponseclient.chat.completions.create(modeldeepseek-chat,messages[{role:system,content:You are a helpful assistant},{role:user,content:role_user},],streamFalse)print(response.choices[0].message.content)结果请求体参数说明1. model参数 目前有两个模型可用a) deepseek-chat 模型已全面升级为DeepSeek-V3接口不变。通过指定modeldeepseek- chat即可调用DeepSeek-V3。 b) deepseek-reasoner DeepSeek最新推出的推理模型DeepSeek-R1,通过指定modeldeepseek-reasoner即可调用DeepSeek-R1。根据个人需求选择即可2. stream参数 代表 是否流式响应a) streamFalse非流式响应 API 会一次性返回完整的响应内容。也就是说API 会在处理完整个请求后将所有结果一次性返回给客户端。这种方式适合处理较小的请求或需要一次性获取完整结果的场景。 b) streamTrue流式响应 API 会以流式streaming的方式返回响应内容。这意味着 API 会逐步生成结果并通过多次响应chunks将数据实时返回给客户端。这种方式适合处理较大的请求或需要实时获取部分结果的场景。我们一般情况下都是使用streamFalse非流式响应代码简单适合大多数常规场景。进阶使用在以上简单使用的基础上我们优化一下输入指令让结果更加清晰1.优化指令同样想了解如何学习Python首先需要将系统角色定位一下如role_system我是一名专业的Python开发工程师然后优化指令如role_user在每日可用2小时(1900-2100)、脑力峰值下降30%的晚间时段设计Python机器学习进阶计划需兼容Anki记忆曲线2.具体实现将添加的 角色 和 优化的指令传入请求体from openai import OpenAI client OpenAI(api_keydeepseek创建的api key, base_urlhttps://api.deepseek.com) role_system我是一名专业的Python开发工程师 role_user在每日可用2小时(1900-2100)、脑力峰值下降30%的晚间时段设计Python机器学习进阶计划需兼容Anki记忆曲线 response client.chat.completions.create( modeldeepseek-chat, messages[ {role: system, content: role_system}, {role: user, content: role_user}, ], streamFalse ) print(response.choices[0].message.content)结果这个结果对比上一个是不是更加清晰了呢这里我们可以发现明确 角色 和 清晰的指令会更加贴近你想要的答案高阶使用在以上的基础上我们添加一些相应的参数试试效果一起往下看~~1.自定义模型参数这里我们添加3个参数temperature1.3top_p0.9max_tokens500参数说明1. temperature控制生成文本的随机性值越低越确定temperature 参数默认为 1.0。官方给出的参考如下2. top_p控制生成文本的多样性值越低越集中3. max_tokens限制生成文本的最大长度节省资源的同时会让语言更加精简。官方Tokens计算量如下2.具体实现将 角色、指令 和 参数 一同 传入请求体fromopenaiimportOpenAI# 初始化客户端clientOpenAI(api_keydeepseek创建的api key,base_urlhttps://api.deepseek.com)# 系统角色和用户输入role_system我是一名专业的Python开发工程师role_user在每日可用2小时(1900-2100)、脑力峰值下降30%的晚间时段设计Python机器学习进阶计划需兼容Anki记忆曲线responseclient.chat.completions.create(modeldeepseek-chat,messages[{role:system,content:role_system},{role:user,content:role_user},],temperature1.3,top_p0.9,max_tokens500,streamFalse)# 输出print(response.choices[0].message.content)结果再看看这个结果对比上面两个是不是更加有条理和清晰了呢常见问题与解决方案通过代码调用api的方式过程中多多少少会有些问题比如一些常见的(1) API 调用失败检查 API 密钥确保 API 密钥正确且未过期。查看 API 文档确认请求地址和参数是否符合 API 文档要求。调试请求使用工具如 Postman测试请求排查问题。常见的错误码如下(2) 服务限速如果 30 分钟后请求仍未完成服务器将关闭连接。官方提示(2) 生成效果不理想调整参数尝试不同的 temperature 或 max_tokens 值。优化输入定义准确的角色提供更清晰、具体的输入指令。总 结通过 Python 调用 DeepSeek API你可以快速实现文本生成、代码补全等任务。有一点使用Python 调用 DeepSeek API是消费的但价格很亲民这点请知悉希望这篇分享能帮助你轻松搞定 DeepSeek API 的调用最后的最后感谢你们的阅读和喜欢作为一位在一线互联网行业奋斗多年的老兵我深知在这个瞬息万变的技术领域中持续学习和进步的重要性。为了帮助更多热爱技术、渴望成长的朋友我特别整理了一份涵盖大模型领域的宝贵资料集。这些资料不仅是我多年积累的心血结晶也是我在行业一线实战经验的总结。这些学习资料不仅深入浅出而且非常实用让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。如果你愿意花时间沉下心来学习相信它们一定能为你提供实质性的帮助。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】DeepSeek全套安装部署资料大模型知识脑图为了成为更好的 AI大模型 开发者这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源保证自己学得较为全面。经典书籍阅读阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平开拓视野掌握核心技术提高解决问题的能力同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说阅读经典书籍是非常有必要的。实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起敲要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。面试资料我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】 前 言使用 Python 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模型已全面升级为DeepSeek-V3接口不变。通过指定modeldeepseek- chat即可调用DeepSeek-V3。 b) deepseek-reasoner DeepSeek最新推出的推理模型DeepSeek-R1,通过指定modeldeepseek-reasoner即可调用DeepSeek-R1。根据个人需求选择即可2. stream参数 代表 是否流式响应a) streamFalse非流式响应 API 会一次性返回完整的响应内容。也就是说API 会在处理完整个请求后将所有结果一次性返回给客户端。这种方式适合处理较小的请求或需要一次性获取完整结果的场景。 b) streamTrue流式响应 API 会以流式streaming的方式返回响应内容。这意味着 API 会逐步生成结果并通过多次响应chunks将数据实时返回给客户端。这种方式适合处理较大的请求或需要实时获取部分结果的场景。我们一般情况下都是使用streamFalse非流式响应代码简单适合大多数常规场景。进阶使用在以上简单使用的基础上我们优化一下输入指令让结果更加清晰1.优化指令同样想了解如何学习Python首先需要将系统角色定位一下如role_system我是一名专业的Python开发工程师然后优化指令如role_user在每日可用2小时(1900-2100)、脑力峰值下降30%的晚间时段设计Python机器学习进阶计划需兼容Anki记忆曲线2.具体实现将添加的 角色 和 优化的指令传入请求体from openai import OpenAI client OpenAI(api_keydeepseek创建的api key, base_urlhttps://api.deepseek.com) role_system我是一名专业的Python开发工程师 role_user在每日可用2小时(1900-2100)、脑力峰值下降30%的晚间时段设计Python机器学习进阶计划需兼容Anki记忆曲线 response client.chat.completions.create( modeldeepseek-chat, messages[ {role: system, content: role_system}, {role: user, content: role_user}, ], streamFalse ) print(response.choices[0].message.content)结果这个结果对比上一个是不是更加清晰了呢这里我们可以发现明确 角色 和 清晰的指令会更加贴近你想要的答案高阶使用在以上的基础上我们添加一些相应的参数试试效果一起往下看~~1.自定义模型参数这里我们添加3个参数temperature1.3top_p0.9max_tokens500参数说明1. temperature控制生成文本的随机性值越低越确定temperature 参数默认为 1.0。官方给出的参考如下2. top_p控制生成文本的多样性值越低越集中3. max_tokens限制生成文本的最大长度节省资源的同时会让语言更加精简。官方Tokens计算量如下2.具体实现将 角色、指令 和 参数 一同 传入请求体fromopenaiimportOpenAI# 初始化客户端clientOpenAI(api_keydeepseek创建的api key,base_urlhttps://api.deepseek.com)# 系统角色和用户输入role_system我是一名专业的Python开发工程师role_user在每日可用2小时(1900-2100)、脑力峰值下降30%的晚间时段设计Python机器学习进阶计划需兼容Anki记忆曲线responseclient.chat.completions.create(modeldeepseek-chat,messages[{role:system,content:role_system},{role:user,content:role_user},],temperature1.3,top_p0.9,max_tokens500,streamFalse)# 输出print(response.choices[0].message.content)结果再看看这个结果对比上面两个是不是更加有条理和清晰了呢常见问题与解决方案通过代码调用api的方式过程中多多少少会有些问题比如一些常见的(1) API 调用失败检查 API 密钥确保 API 密钥正确且未过期。查看 API 文档确认请求地址和参数是否符合 API 文档要求。调试请求使用工具如 Postman测试请求排查问题。常见的错误码如下(2) 服务限速如果 30 分钟后请求仍未完成服务器将关闭连接。官方提示(2) 生成效果不理想调整参数尝试不同的 temperature 或 max_tokens 值。优化输入定义准确的角色提供更清晰、具体的输入指令。总 结通过 Python 调用 DeepSeek API你可以快速实现文本生成、代码补全等任务。有一点使用Python 调用 DeepSeek API是消费的但价格很亲民这点请知悉希望这篇分享能帮助你轻松搞定 DeepSeek API 的调用最后的最后感谢你们的阅读和喜欢作为一位在一线互联网行业奋斗多年的老兵我深知在这个瞬息万变的技术领域中持续学习和进步的重要性。为了帮助更多热爱技术、渴望成长的朋友我特别整理了一份涵盖大模型领域的宝贵资料集。这些资料不仅是我多年积累的心血结晶也是我在行业一线实战经验的总结。这些学习资料不仅深入浅出而且非常实用让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。如果你愿意花时间沉下心来学习相信它们一定能为你提供实质性的帮助。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】DeepSeek全套安装部署资料大模型知识脑图为了成为更好的 AI大模型 开发者这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源保证自己学得较为全面。经典书籍阅读阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平开拓视野掌握核心技术提高解决问题的能力同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说阅读经典书籍是非常有必要的。实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起敲要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。面试资料我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】 
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