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 ！??！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！

最新評論