Python如何调用Deepseek

python调用deepseek的方法：解锁智能工具的高效使用

在当今数据驱动的时代，智能工具如deepseek已成为高效处理数据、生成内容、优化工作流程的重要利器。deepseek凭借其强大的自然语言处理（nlp）、机器学习（ml）和大数据分析技术，能够帮助用户快速理解数据、生成高质量内容，并优化工作流程。本文将详细介绍如何通过python调用deepseek，让你的工作更加智能和高效。

一、deepseek简介

deepseek是一款基于人工智能技术的智能工具，旨在帮助用户高效处理和分析数据、生成内容、优化工作流程以及解决复杂问题。其核心特点包括强大的语言理解与生成能力、多场景适配（如办公、学习、创作、编程等）、高效的数据处理与分析能力，以及持续学习与优化能力，能够为用户提供个性化服务。

二、python调用deepseek的两种方式

通过python调用deepseek，可以将其功能集成到你的应用程序中，实现自动化操作。以下是两种常见的调用方式：

（一）使用requests库调用deepseek api

使用requests库调用deepseek api是一种灵活且强大的方式。你可以通过发送http请求与deepseek服务器进行交互，获取其生成的内容或处理结果。

1. 安装requests库：

首先，你需要确保已经安装了requests库。如果尚未安装，可以通过pip进行安装：

```bash

pip install requests

```

2. 编写python代码：

接下来，你可以编写python代码来调用deepseek api。以下是一个示例代码，展示了如何与deepseek进行交互：

```python

import requests

import json

import sys

class deepseekchat:

def __init__(self, base_url="http://127.0.0.1:11434"):

self.base_url = base_url

self.api_endpoint = f"{base_url}/api/chat"

def chat(self, message, model="deepseek-r1:14b"):

payload = {

"model": model,

"messages": [

{

"role": "user",

"content": message

}

],

"options": {

"temperature": 0.7,

"top_p": 0.9

}

}

try:

response = requests.post(self.api_endpoint, json=payload, stream=true)

response.raise_for_status()

full_response = ""

has_content = false

for line in response.iter_lines():

if line:

json_response = json.loads(line)

if ⁄'message⁄' in json_response:

content = json_response[⁄'message⁄'].get(⁄'content⁄', ⁄'⁄')

if content and not (⁄'⁄' in content or ⁄'⁄' in content):

if not has_content:

content = content.lstrip(⁄'⁄⁄n⁄')

full_response += content

print(content, end=⁄'⁄', flush=true)

has_content = true

print()

return full_response

except requests.exceptions.requestexception as e:

return f"发生错误: {str(e)}"

except json.jsondecodeerror as e:

return f"json解析错误: {str(e)}"

except keyboardinterrupt:

print("⁄⁄n⁄⁄n对话被中断")

return ""

def main():

chat = deepseekchat()

print("欢迎使用deepseek聊天机器人! (输入⁄'退出⁄'结束对话)")

try:

while true:

try:

user_input = input("⁄⁄n你: ")

if user_input.lower() in [⁄'退出⁄', ⁄'quit⁄', ⁄'exit⁄']:

print("再见!")

break

response = chat.chat(user_input)

except keyboardinterrupt:

print("⁄⁄n⁄⁄n再见!")

break

except exception as e:

print(f"⁄⁄n发生错误: {str(e)}")

sys.exit(1)

if __name__ == "__main__":

main()

```

在这个示例中，我们创建了一个deepseekchat类，并定义了chat方法来与deepseek进行交互。你可以通过输入消息来获取deepseek的回复。

（二）使用ollama库调用deepseek

ollama是一个专门用于与deepseek进行交互的python库，它提供了更高层次的抽象和更简洁的api，使得调用deepseek变得更加容易。

1. 安装ollama库：

你可以通过pip安装ollama库：

```bash

pip install ollama

```

2. 编写python代码：

使用ollama库调用deepseek非常简单。以下是一个示例代码：

```python

import ollama

if __name__ == ⁄'__main__⁄':

res = ollama.chat(model=⁄'deepseek-r1:14b⁄', stream=false, messages=[{⁄'role⁄': ⁄'user⁄', ⁄'content⁄': ⁄'今天是多少号,星期几?⁄'}])

print(res[⁄'message⁄'][⁄'content⁄'])

```

在这个示例中，我们直接调用ollama.chat方法来与deepseek进行交互，并获取回复。

三、总结

通过python调用deepseek，你可以将其强大的自然语言处理、机器学习和大数据分析技术集成到你的应用程序中，实现更加智能和高效的工作流程。本文介绍了两种常见的调用方式：使用requests库调用deepseek api和使用ollama库调用deepseek。无论你选择哪种方式，都可以轻松实现与deepseek的交互，并享受其带来的便利和高效。

立即行动起来，将deepseek集成到你的python项目中，开启智能工作新时代！