5分鐘獲取deepseek api并搭建簡易問答應(yīng)用
deepseek-v3是截止博文撰寫之日,無論是國內(nèi)還是國際上發(fā)布的大模型中表現(xiàn)十分亮眼的模型,這里以deepseek為例,講解如何獲取api_key、base_url、chat_model。
1、獲取api
首先打開deepseek接口的官網(wǎng):DeepSeek
點右上角“開放平臺”
新號一般會送10元的余額,左上方會顯示你當(dāng)前余額按照當(dāng)前的價格所擁有的tokens數(shù)量(tokens可以簡單的理解為你輸入給大模型的提示詞+大模型輸出的內(nèi)容之和所占用的字符數(shù),這個后續(xù)博客中會細(xì)講分詞原理),這個tokens數(shù)量可能會隨著模型價格變化而變化,不過deepseek的api價格比較便宜,如圖上所展示的送給新人的500萬tokens數(shù)也夠個人使用很久了。
接著,點擊左側(cè)的API keys,然后點擊創(chuàng)建API key
一般需要給API key命名用來區(qū)分不同的API,比如下圖命名為“test”
這里需要注意的是,系統(tǒng)生成的API key只有第一次創(chuàng)建時能看到并且復(fù)制,此后都無法再次看到,只能看到名字,所以需要大家第一次就將其復(fù)制下來,保存到你的文件中,當(dāng)然如果忘記了也影響不大,重新創(chuàng)建一個就行。
2、獲取base_url和chat_model
同樣以deepseek為例,點擊2.1.1頁面左下角的接口文檔,或者直接進(jìn)入DeepSeek API文檔
進(jìn)入文檔后,在“快速開始”的“首次調(diào)用API”中,可以找到base_url和chat_model,如下:
base_url = https://api.deepseek.com/v1
chat_model='deepseek-chat'
其他平臺與deepseek的獲取方式差不多
3、配置模型參數(shù)
base_url和chat_model直接定義即可,但api key是關(guān)乎著模型是否能夠使用的,所以盡量不要把其暴露在模型定理里面,而是把他添加到環(huán)境變量里,這里介紹兩種方法添加環(huán)境變量。
方法一:終端中臨時將加入
在終端中臨時將token加入變量,此時該環(huán)境變量只在當(dāng)前終端內(nèi)有效 !?。?/strong>所以該種方法需要我們在該終端中運行我們的py腳本。
export api_key="填入你的api token"
若是想永久加入環(huán)境變量,可以對 ~/.bashrc 文件中添加以下內(nèi)容并保存。
export api_key="填入你的api token"
此時在代碼中獲取api 只需要在Python腳本中添加以下代碼即可
import os api_key = os.getenv('api_key') base_url = "https://api.deepseek.com/v1" chat_model = "deepseek-chat"
方法二:創(chuàng)建.env文件
終端輸入命令臨時創(chuàng)建也比較麻煩,而且只在當(dāng)前終端內(nèi)有效,而創(chuàng)建.env文件存儲api_key則不存在這種問題。
首先創(chuàng)建.env文件,然后輸入以下內(nèi)容,記得替換成你的token
api_key="your api_key"
同一路徑下創(chuàng)建腳本文件,然后在代碼中添加以下內(nèi)容
import os from dotenv import load_dotenv # 加載.env文件中的環(huán)境變量 load_dotenv() # 獲取特定的環(huán)境變量 api_key = os.getenv('api_key') base_url = "https://api.deepseek.com/v1" chat_model = "deepseek-chat"
4、 配置client
有了前面的三個參數(shù),我們就可以構(gòu)造一個client,構(gòu)造client只需要兩個東西:api_key和base_url。
from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key = api_key, base_url = base_url )
5、利用deepseek大模型實現(xiàn)簡易問答
我們這里使用第二種方式定義api_key,創(chuàng)建.env文件存儲api_key后,在.env同一目錄下創(chuàng)建腳本文件,填入以下代碼:
import os from dotenv import load_dotenv from openai import OpenAI # 加載環(huán)境變量 load_dotenv() # 從環(huán)境變量中讀取api_key api_key = os.getenv('api_key') base_url = "https://api.deepseek.com/v1" chat_model = "deepseek-chat" client = OpenAI( api_key = api_key, base_url = base_url )
有了這個client,我們就可以去實現(xiàn)各種能力了。
舉個簡單例子測試一下模型是否配置成功,配置好api的token后,輸入以下代碼
import os from dotenv import load_dotenv from openai import OpenAI # 加載環(huán)境變量 load_dotenv() # 從環(huán)境變量中讀取api_key api_key = os.getenv('api_key') base_url = "https://api.deepseek.com/v1" chat_model = "deepseek-chat" client = OpenAI( api_key=api_key, base_url=base_url ) try: # 發(fā)送一個簡單的消息到模型 response = client.chat.completions.create( model=chat_model, messages=[ {"role": "system", "content": "你是一個樂于助人的AI助手,能夠幫助用戶解決各種專業(yè)問題."}, {"role": "user", "content": "你好,介紹下你自己"} ] ) # 打印模型的回復(fù) print("Model response:") print(response.choices[0].message.content) except Exception as e: print(f"An error occurred: {e}")
結(jié)果如下:
證明配置成功,如果沒有回應(yīng),檢查API key是否配置對了,如果對了可能是平臺服務(wù)器的原因,等服務(wù)器恢復(fù)正常就好了
到此這篇關(guān)于5分鐘獲取deepseek api并搭建簡易問答應(yīng)用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)deepseek api搭建內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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