DeepSeek已经火了一段时间,但是由于官方访问量太大,经常出现服务器繁忙的情况,今天AFAN就教大家免费使用API的方式调取DeepSeek,本文会展示全量调取和流式调取2种方式,会对接DeepSeek-V3文本模型和DeepSeek-VL2视觉模型。
对应的代码呢,都可以通过github这个工程:github.com/AFAN-LIFE/A... 或者加我的微信(afan-life)进入粉丝群免费获取。

硅基流动API准备
首先大家需要访问硅基流动官网:siliconflow.cn/zh-cn/。 硅基流动是一个集成了众多大模型的云服务平台,你可以通过API调用的方式快速的使用模型广场中的大模型服务。大模型的使用是按量收费的,但好在硅基流动会为每位新注册的用户,尤其是通过扫描下方邀请码二维码注册的用户,赠送一定的平台配额(14元)和TOKEN数(2000万),能够帮助大家免费的使用一段时间。

大家在登录注册完毕之后,可以点击API密钥新建你的API密钥,可以随便填写一个密钥名称,然后呢可以点击这个密钥复制。待会我们就将使用这个密钥进行API的对接。

DeepSeek有两类模型,一类呢是纯文字交互的模型,比如这里面的R1和V3还有一类呢,是视觉语言的模型VL2。那我们先看V3这个模型,大家点击模型服务并选择在线体验,可以进入硅基流动的模板界面,可以快速的生成模板代码。
我们可以把刚才复制的代码粘贴下来,利用这个代码我们就可以很快的进行调取。但这里我也做了微调,比如忽略SSL认证,以及传入messages对话内容,接着我们开始执行。
ini
SK_CODE = '你的SK码'import requests
url = "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions"
payload = { "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V3", "stream": False, "max_tokens": 512, "temperature": 0.7, "top_p": 0.7, "top_k": 50, "frequency_penalty": 0.5, "n": 1, "messages": [ { "role": "user", "content": "What opportunities and challenges will the Chinese large model industry face in 2025?" } ],}headers = { "Authorization": f"Bearer {SK_CODE}", "Content-Type": "application/json"}
# 忽略 SSL 验证response = requests.post(url, json=payload, headers=headers, verify=False)# R安装:install.packages("lazyeval")
等待一段时间我们就会拿到执行结果,那这就是DeepSeek-V3的普通的全量调取,但是普通的全量调取需要大模型在把内容全部生成完之后,才会返回给我们。而我们在使用网页版的DeepSeek时,它是一个字一个字的吐出来的,这种方式也称为流式调取。
接着AFAN对代码进行了一定的修改,请求的时候将stream参数设置为True,并且在接收端做了流式的获取。执行会发现DeepSeek返回的内容就是一行一行实时的出现的了。

除此之外,DeepSeek还有一个VL2的视觉模型。那同样,在我们创建文本对话请求的API当中,我们可以选择模型类型为VLM,接着我们选择大模型为DeepSeek-VL我们可以把这串代码进行复制。

我们要注意一下,在这里的messages的参数中,它其中可以选择不同的item,我们可以选择image item,也可以选择text item,那么利用这个视觉大模型,我们可以传递给它一个互联网上的图片,也可以把本地的图片编码为Base之后发送给它。

在这里AFAN我本地准备了一个医学图表,然后我开始调取Deepseek-VL2。在这里我们要细化messages的content,一部分是我们的image URL,一部分是我们让大模型对这张图片做一定的分析。然后我们可以执行代码,很快我们就得到了返回结果,可以看到Deepseek的VL2视觉模型,它不仅识别了图中的文字,还能够识别图中曲线的位置。

好的,以上就是本期视频的所有内容了,详细操作步骤和代码见本文开头的视频或工程文件。