5分钟获取deepseek api并搭建简易问答应用

 更新时间:2025年01月31日 09:18:57   作者:L~river  
本文主要介绍了5分钟获取deepseek api并搭建简易问答应用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

deepseek-v3是截止博文撰写之日,无论是国内还是国际上发布的大模型中表现十分亮眼的模型,这里以deepseek为例,讲解如何获取api_key、base_url、chat_model。

1、获取api

首先打开deepseek接口的官网:DeepSeek

点右上角“开放平台”

新号一般会送10元的余额,左上方会显示你当前余额按照当前的价格所拥有的tokens数量(tokens可以简单的理解为你输入给大模型的提示词+大模型输出的内容之和所占用的字符数,这个后续博客中会细讲分词原理),这个tokens数量可能会随着模型价格变化而变化,不过deepseek的api价格比较便宜,如图上所展示的送给新人的500万tokens数也够个人使用很久了。

接着,点击左侧的API keys,然后点击创建API key

一般需要给API key命名用来区分不同的API,比如下图命名为“test”

这里需要注意的是,系统生成的API key只有第一次创建时能看到并且复制,此后都无法再次看到,只能看到名字,所以需要大家第一次就将其复制下来,保存到你的文件中,当然如果忘记了也影响不大,重新创建一个就行。

2、获取base_url和chat_model

同样以deepseek为例,点击2.1.1页面左下角的接口文档,或者直接进入DeepSeek API文档

进入文档后,在“快速开始”的“首次调用API”中,可以找到base_url和chat_model,如下:

base_url = https://api.deepseek.com/v1

chat_model='deepseek-chat'

 其他平台与deepseek的获取方式差不多

3、配置模型参数

base_url和chat_model直接定义即可,但api key是关乎着模型是否能够使用的,所以尽量不要把其暴露在模型定理里面,而是把他添加到环境变量里,这里介绍两种方法添加环境变量。

方法一:终端中临时将加入

在终端中临时将token加入变量,此时该环境变量只在当前终端内有效 !!!所以该种方法需要我们在该终端中运行我们的py脚本。

export api_key="填入你的api token"

若是想永久加入环境变量,可以对 ~/.bashrc 文件中添加以下内容并保存。

export api_key="填入你的api token"

此时在代码中获取api 只需要在Python脚本中添加以下代码即可

import os
api_key = os.getenv('api_key')
base_url = "https://api.deepseek.com/v1"
chat_model = "deepseek-chat"

方法二:创建.env文件

终端输入命令临时创建也比较麻烦,而且只在当前终端内有效,而创建.env文件存储api_key则不存在这种问题。

首先创建.env文件,然后输入以下内容,记得替换成你的token

api_key="your api_key"

同一路径下创建脚本文件,然后在代码中添加以下内容

import os
from dotenv import load_dotenv


# 加载.env文件中的环境变量
load_dotenv()

# 获取特定的环境变量
api_key = os.getenv('api_key')

base_url = "https://api.deepseek.com/v1"
chat_model = "deepseek-chat"

4、 配置client

有了前面的三个参数,我们就可以构造一个client,构造client只需要两个东西:api_key和base_url。

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key = api_key,
    base_url = base_url
)

5、利用deepseek大模型实现简易问答

我们这里使用第二种方式定义api_key,创建.env文件存储api_key后,在.env同一目录下创建脚本文件,填入以下代码:

import os
from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI
# 加载环境变量
load_dotenv()
# 从环境变量中读取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
)

有了这个client,我们就可以去实现各种能力了。

举个简单例子测试一下模型是否配置成功,配置好api的token后,输入以下代码

import os
from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI

# 加载环境变量
load_dotenv()

# 从环境变量中读取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:
    # 发送一个简单的消息到模型
    response = client.chat.completions.create(
        model=chat_model,
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是一个乐于助人的AI助手,能够帮助用户解决各种专业问题."},
            {"role": "user", "content": "你好,介绍下你自己"}
        ]
    )
    
    # 打印模型的回复
    print("Model response:")
    print(response.choices[0].message.content)
except Exception as e:
    print(f"An error occurred: {e}")



结果如下:

证明配置成功,如果没有回应,检查API key是否配置对了,如果对了可能是平台服务器的原因,等服务器恢复正常就好了

到此这篇关于5分钟获取deepseek api并搭建简易问答应用的文章就介绍到这了,更多相关deepseek api搭建内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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