python 调用 openai DeepSeek API 上传附件
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
Python调用DeepSeek API[源码]
本文详细介绍了如何使用Python调用DeepSeek API,实现智能对话功能。首先需要注册账号并获取API Key,然后安装必要的Python库(如openai)。文章提供了完整的Python代码示例,包括初始化客户端、处理用户输入、调用API获取流式响应以及管理对话历史。此外,还提到了API响应速度可能受服务器负载影响的问题,并提供了官方API文档的参考链接。
基于Python环境配置与OpenAI库调用实现DeepSeek官方API接口的本地化部署与测试验证项目_包含Anaconda虚拟环境创建Python版本指定依赖包安装镜像源配置A.zip
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Python调用Ollama+DeepSeek[可运行源码]
本文详细介绍了使用Python三种不同API方式调用本地Ollama和DeepSeek模型的方法。首先回顾了前几篇关于本地AI部署和知识库搭建的文章,然后重点讲解了在vsCode开发环境中通过OpenAI API、requests库和Ollama API三种方式与本地DeepSeek模型进行交互的具体步骤和代码示例。每种方式都提供了详细的配置说明、代码片段和执行界面截图,并针对可能出现的错误给出了参考解决方案。文章还对比了Ollama API中/api/generate和/api/chat两种端点的不同用途和适用场景,为开发者提供了灵活的选择。
Python接入DeepSeek[代码]
本文介绍了如何使用Python调用DeepSeek的接口,包括环境准备和两种接入方式。环境准备部分提到在线调用DeepSeek官网API需要付费token,离线学习可通过Ollama安装大模型,商业试用则推荐VLLM。Python版本要求至少3.7以上。接入DeepSeek主要通过requests和openai两种方式,分别提供了代码示例和参数说明。requests方式需要安装requests库,并详细展示了请求头、请求体和响应处理;openai方式则需要安装openai库,同样提供了完整的代码示例。最后还提到了返回示例,帮助开发者快速上手。
Python 连接 DeepSeek API,封装调用 DeepSeek API 接口的通用方法
输入 messages,返回`(processed_text, record_dict)`,外部只管保存,业务代码更干净
Deepseek-R1模型调用Python源码.7z
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基于Python的AI小说自动创作工具(多模型支持:OpenAI/Claude/DeepSeek)
【资源描述】 本资源提供了一个功能完整的AI小说自动创作工具的完整源代码。该项目基于Python异步架构开发,集成OpenAI GPT、Anthropic Claude、DeepSeek等多种主流大语言模型,能够从一个简单的小说标题开始,全自动生成结构完整、情节合理、文风生活化的短篇小说(约3万字)。 工具采用高度模块化的设计,包含大纲生成、详细提纲、故事线分析、章节规划、内容生成、修订优化等完整工作流,是学习AI应用开发、大模型集成、异步编程和项目架构的绝佳范例。 【核心功能】 多模型支持:可灵活切换OpenAI、Anthropic Claude、DeepSeek等大模型API。 短篇小说专用:针对3万字以内的短篇创作优化,生成效率高。 生活化风格:提示词经过特殊优化,生成内容接地气,贴近现实。 完整工作流:从标题到成稿,全自动完成大纲、分章、写作、修订全过程。 异步高性能:采用asyncio异步并发处理,大幅提升生成速度。 状态持久化:完整的项目保存与加载功能,支持中断续写。 模块化设计:代码结构清晰,易于二次开发与功能扩展。 【适用人群】 对AIGC和AI应用开发感兴趣的Python开发者 希望学习如何集成和调用多种大模型API的学习者 需要参考大型Python项目架构和设计模式的程序员 想要搭建个人AI创作工具的创作者或技术爱好者 克隆代码,安装依赖 pip install -r requirements.txt 复制 .env.example 为 .env 并配置您的API密钥 运行 python cli.py create "小说标题" 创建项目 运行 python cli.py workflow "小说标题" 开始自动创作
基于Python开发的B站直播弹幕实时监控与智能内容审核系统_利用requests库实时抓取B站直播弹幕数据并通过集成OpenAI官方API或DeepSeek系列AI模型如deep.zip
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【人工智能开发】基于DeepSeek API的Python调用指南:大模型集成与流式交互系统设计
内容概要:本文是一份面向零基础开发者的 DeepSeek 大模型 API 调用实战教程,系统讲解了从账号注册、API Key 获取、环境配置到同步与流式调用的完整流程。教程基于 Python 实现,涵盖基础对话、代码生成、JSON 结构化输出、多轮对话记忆、文本续写等核心功能,并提供异常处理机制与生产环境最佳实践,帮助开发者快速集成 AI 能力至实际项目中。; 适合人群:具备 Python 基础的初级开发者、AI 初学者及希望快速接入大模型能力的产品经理和技术人员,尤其适合工作1-3年、有实际项目集成需求的研发人员。; 使用场景及目标:① 实现智能客服、AI 助手、内容创作、代码辅助等应用场景;② 掌握如何调用 deepseek-chat 和 deepseek-coder 模型完成文本生成与代码任务;③ 构建支持流式输出、上下文记忆、结构化数据返回的企业级 AI 服务; 阅读建议:此资源强调动手实践,建议边学边练,运行并调试示例代码,重点关注密钥安全管理、异常捕获和性能优化策略,结合自身业务场景进行适配与扩展。
deepseek使用教程-deepseek-python-master.zip
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link-tools-v13-工具箱-基于Python37开发的Windows-GUI界面渗透测试工具集-集成OpenAI库实现多厂商AI模型支持-包括DeepSeek-腾讯云.zip
link-tools_v13_工具箱_基于Python37开发的Windows_GUI界面渗透测试工具集_集成OpenAI库实现多厂商AI模型支持_包括DeepSeek_腾讯云.zip毕业设计课题--小游戏
python-大模型在线API-Excel数据-语言翻译
这是一个将excel中的文本翻译成指定语言的项目,使用了在线大模型作为翻译的接口,实现将所有单元格中文本内容翻译成指定语言。 - 适用人群 想要快速翻译Excel的人 python初学者学习 想要使用chatgpt api_key做项目的人,提供一个替代的接口使用方案 - 使用场景 翻译Excel为目标语言 chatgpt api_key替代品 学习代码 - 其他说明 需要到官网获取DeepSeek的api-key,挺便宜,1元100万tokens.
【Python】基于 LLM-API 统一接口解决多 LLM 调用适配难题!.zip
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复现遗传算法考虑储能和可再生能源消纳责任制的售电公司购售电策略(Python代码实现)
内容概要:本文围绕“考虑储能和可再生能源消纳责任制的售电公司购售电策略”展开研究,采用遗传算法构建优化模型,旨在帮助售电公司在电力市场化环境下制定科学合理的购售电决策。研究综合考虑了储能系统的运行特性、可再生能源出力的不确定性以及国家对可再生能源消纳的强制性考核要求,构建了一个融合经济性、合规性与风险控制的多目标优化框架。通过Python编程实现算法求解,对不同场景下的购电组合、储能调度策略及收益情况进行仿真分析,验证了所提模型在提升售电公司经济效益和履行社会责任方面的有效性与实用性,为其在复杂市场环境中的运营决策提供了理论支持和技术工具。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Python编程能力,从事电力市场、能源管理或优化算法研究的研发人员、高校研究生及行业分析师。; 使用场景及目标:①为售电公司设计满足可再生能源消纳考核要求的购售电策略;②研究储能系统在电力市场交易中的经济调度与价值实现;③学习遗传算法在复杂多目标能源优化问题中的建模与实现方法。; 阅读建议:此资源以复现科研论文为目标,强调算法实现与策略分析的结合,建议读者在学习过程中重点关注目标函数的设计、约束条件的处理以及遗传算法参数的调优,并动手运行代码以加深对模型收敛性与策略有效性的理解。
python基础语法包
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deepseek Api调用入门篇
文章对deepseek Api的使用步骤进行了初步的讲解,并附上了python调用的代码
DeepSeek API 调用指南:从注册到流式输出完整流程
内容概要:本文介绍了DeepSeek API的详细调用方式。首先阐述了如何在DeepSeek官网注册账户并获取API Key,随后讲述了环境准备以及安装必要的工具包,紧接着提供了利用OpenAI SDK或直接发送HTTP请求的具体Python代码样例进行API调用,之后解释了对请求和相应数据的基本处理方式,并讲解了配置高级选项的方法比如流式输出与保持多轮对话的能力。最后提醒使用者注意保护个人秘钥和遵守使用政策。同时给出官方文档供查阅更详细的资料。 适合人群:有一定编程经验的开发人员或者研究人员想要快速上手并深入了解如何高效地集成和应用DeepSeek提供的AI接口于自己的产品和服务当中。 使用场景及目标:适用于开发者想要在其应用程序中引入DeepSeek的语言处理能力,无论是自然语言的理解还是生成任务。具体应用场景包括但不限于聊天机器人、客服系统、智能助理等需要用到文本交互的技术项目。本教程有助于达到迅速熟悉DeepSeek API功能特性的目的,并为后续复杂项目的建设提供理论和技术的支持。 其他说明:文中提到的所有示例都可以作为基础代码片段进一步修改以适应特定业务需求;
DeepSeek API 调用指南:OpenAI兼容的强大语言模型接口及其配置
内容概要:本文档详细介绍了如何调用 DeepSeek API 并充分利用其语言模型功能。首先讲解了创建账户和获取 API Key 的流程,接着描述了各种配置参数如 base_url 和 model 的具体设置方法。随后提供了详细的编程示例,涵盖 Python、Node.js 和 bash(curl 命令行工具),展示了不同的调用方式,包括同步调用、流式输出以及支持多轮对话的功能特性。最后解答了一些常见的错误处理,如并发限制及 API 回应时间相关的问题。 适合人群:对机器学习、自然语言处理或 API 开发感兴趣的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标:本文的目标是让用户可以快速集成该强大 API 至已有平台或者应用当中,并且解决可能遇到的技术障碍,使开发者能够在短时间内启动和运行自己的项目。 其他说明:对于寻求高效利用 OpenAI 风格语言处理接口的专业人士来说,本指南不仅是一份详尽的操作手册,也是深入理解这些新型工具潜力的参考材料之一。此外,通过文中提供的代码样例,用户可以直接拿来实践操作,降低理论转化为实际行动的学习曲线。
DeepSeek API调用教程[项目代码]
本教程详细介绍了如何使用DeepSeek API进行文本生成和多轮对话。首先,通过安装OpenAI SDK并配置API密钥和Base URL来建立与DeepSeek API的连接。接着,教程提供了简单文本生成的代码示例,展示了如何基于用户输入生成模型回应。此外,还介绍了多轮对话的实现方法,包括保存历史对话和基于上下文生成新响应。最后,教程展示了一个面向对象设计的Chatter类,该类封装了文本生成、多轮对话和清空记忆的功能,使得API调用更加简洁和高效。通过本教程,用户可以快速掌握DeepSeek API的核心功能,并应用于实际开发中。
DeepSeek API教程[项目源码]
本文详细介绍了如何使用DeepSeek API,包括获取API密钥、安装必要的库(如requests和OpenAI SDK)、调用API进行文本生成和对话补全等操作。文章提供了具体的Python代码示例,展示了如何通过Request模式和OpenAI SDK模式调用API,并解释了API的各种参数设置。此外,还介绍了DeepSeek提供的两种模型(deepseek-chat和deepseek-reasoner)以及API的具体应用场景,如对话补全和中间填充补全(FIM)。最后,文章强调了API密钥的重要性,并提供了相关文档链接供开发者进一步参考。
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