DeepSeekapi怎麼接入-DeepSeekapi接入調用教程
DeepSeek API 接入與調用詳解:快速上手指南
本文將詳細指導您如何接入和調用DeepSeek API,助您輕鬆使用強大的AI 模型。
第一步:獲取API 密鑰
- 訪問DeepSeek 官方網站,點擊右上角的“開放平台”。
您將獲得一定數量的免費Tokens(用於計量API 使用量)。在左側菜單中,點擊“API Keys”,然後點擊“創建API key”。
為您的API key 命名(例如,“test”),並立即復制生成的密鑰。請務必妥善保存此密鑰,因為它只會顯示一次。
第二步:獲取base_url 和chat_model
- 在DeepSeek API 文檔的“快速開始”部分,找到
base_url
和chat_model
參數。 其他平台的獲取方式類似。
第三步:配置模型參數
為了安全起見,建議將API 密鑰存儲在環境變量中,而不是直接寫入代碼。以下提供兩種方法:
方法一:終端臨時設置環境變量(僅在當前終端會話有效)
在終端輸入以下命令,將您的API 密鑰添加到環境變量中(將YOUR_API_KEY
替換為您的實際密鑰):
export API_KEY="YOUR_API_KEY"
方法二:創建.env 文件(推薦)
- 創建一個名為
.env
的文件。 - 在
.env
文件中添加以下內容,替換YOUR_API_KEY
為您的實際密鑰:
<code>API_KEY="YOUR_API_KEY"</code>
在Python 代碼中,使用python-dotenv
庫讀取環境變量:
from dotenv import load_dotenv import os load_dotenv() # 加載.env 文件api_key = os.getenv("API_KEY")
第四步:創建客戶端
使用base_url
和api_key
創建DeepSeek 客戶端。 (具體的客戶端創建方法取決於您使用的庫)
第五步:測試API 調用
以下是一個簡單的Python 代碼示例,用於測試API 連接:
# ... (之前的代碼,包括客戶端創建) ... response = client.chat(model=chat_model, messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]) print(response)
如果一切配置正確,您將收到模型的回复。 如果出現錯誤,請檢查您的API 密鑰和配置是否正確。
更多詳細內容,請參考DeepSeek 官方文檔。原文鏈接(請替換為實際鏈接)
以上是DeepSeekapi怎麼接入-DeepSeekapi接入調用教程的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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使用C 中的chrono庫可以讓你更加精確地控制時間和時間間隔,讓我們來探討一下這個庫的魅力所在吧。 C 的chrono庫是標準庫的一部分,它提供了一種現代化的方式來處理時間和時間間隔。對於那些曾經飽受time.h和ctime折磨的程序員來說,chrono無疑是一個福音。它不僅提高了代碼的可讀性和可維護性,還提供了更高的精度和靈活性。讓我們從基礎開始,chrono庫主要包括以下幾個關鍵組件:std::chrono::system_clock:表示系統時鐘,用於獲取當前時間。 std::chron

DMA在C 中是指DirectMemoryAccess,直接內存訪問技術,允許硬件設備直接與內存進行數據傳輸,不需要CPU干預。 1)DMA操作高度依賴於硬件設備和驅動程序,實現方式因係統而異。 2)直接訪問內存可能帶來安全風險,需確保代碼的正確性和安全性。 3)DMA可提高性能,但使用不當可能導致系統性能下降。通過實踐和學習,可以掌握DMA的使用技巧,在高速數據傳輸和實時信號處理等場景中發揮其最大效能。

在C 中處理高DPI顯示可以通過以下步驟實現:1)理解DPI和縮放,使用操作系統API獲取DPI信息並調整圖形輸出;2)處理跨平台兼容性,使用如SDL或Qt的跨平台圖形庫;3)進行性能優化,通過緩存、硬件加速和動態調整細節級別來提升性能;4)解決常見問題,如模糊文本和界面元素過小,通過正確應用DPI縮放來解決。

C 在實時操作系統(RTOS)編程中表現出色,提供了高效的執行效率和精確的時間管理。 1)C 通過直接操作硬件資源和高效的內存管理滿足RTOS的需求。 2)利用面向對象特性,C 可以設計靈活的任務調度系統。 3)C 支持高效的中斷處理,但需避免動態內存分配和異常處理以保證實時性。 4)模板編程和內聯函數有助於性能優化。 5)實際應用中,C 可用於實現高效的日誌系統。

在C 中測量線程性能可以使用標準庫中的計時工具、性能分析工具和自定義計時器。 1.使用庫測量執行時間。 2.使用gprof進行性能分析,步驟包括編譯時添加-pg選項、運行程序生成gmon.out文件、生成性能報告。 3.使用Valgrind的Callgrind模塊進行更詳細的分析,步驟包括運行程序生成callgrind.out文件、使用kcachegrind查看結果。 4.自定義計時器可靈活測量特定代碼段的執行時間。這些方法幫助全面了解線程性能,並優化代碼。

交易所內置量化工具包括:1. Binance(幣安):提供Binance Futures量化模塊,低手續費,支持AI輔助交易。 2. OKX(歐易):支持多賬戶管理和智能訂單路由,提供機構級風控。獨立量化策略平台有:3. 3Commas:拖拽式策略生成器,適用於多平台對沖套利。 4. Quadency:專業級算法策略庫,支持自定義風險閾值。 5. Pionex:內置16 預設策略,低交易手續費。垂直領域工具包括:6. Cryptohopper:雲端量化平台,支持150 技術指標。 7. Bitsgap:

在MySQL中,添加字段使用ALTERTABLEtable_nameADDCOLUMNnew_columnVARCHAR(255)AFTERexisting_column,刪除字段使用ALTERTABLEtable_nameDROPCOLUMNcolumn_to_drop。添加字段時,需指定位置以優化查詢性能和數據結構;刪除字段前需確認操作不可逆;使用在線DDL、備份數據、測試環境和低負載時間段修改表結構是性能優化和最佳實踐。

如何實現鼠標滾動事件穿透效果?在我們瀏覽網頁時,經常會遇到一些特別的交互設計。比如在deepseek官網上,�...
