【免费】Deepseek-R1模型调用Python源码.7z资源-CSDN下载

共4个文件

py：4个

需积分: 0 35 浏览量 2025-05-26 14:17:31 上传评论收藏 2KB 7Z 举报

在当前信息处理和数据挖掘技术迅猛发展的背景下，华为云作为领先的云服务提供商之一，不断地推出创新技术和产品以满足多样化的企业需求。本次提供的压缩包文件“Deepseek-R1模型调用Python源码.7z”不仅体现了华为云在人工智能领域的深入探索，而且也展示了其产品功能的拓展和技术创新。具体来说，该压缩包中包含了四个Python源码文件，这些文件名称暗示了它们各自的功能和应用场景，接下来将对这些文件逐一进行详细解读。文件“REST API调用-流式输出.py”和“REST API调用.py”涉及的是REST API的调用。REST（Representational State Transfer）是一种软件架构风格，其基于HTTP协议，通过一组标准化的无状态操作使得客户端和服务器之间能够有效地进行通信。在人工智能和机器学习领域，模型调用常常需要与后端服务进行实时交互，而REST API作为实现这种交互的一种方式，可以提供灵活、高效的解决方案。流式输出则意味着这些API调用支持实时数据流，这在处理大规模数据集时尤为重要，因为它可以提高数据处理的效率和实时性。文件“OpenAI SDK调用-流式输出.py”和“OpenAI SDK调用.py”中的“SDK”指的是软件开发工具包（Software Development Kit）。OpenAI是一个知名的组织，专注于推动人工智能的前沿研究。其提供的SDK允许开发者直接在自己的应用中嵌入和调用OpenAI的人工智能模型，如GPT系列、DALL·E等。结合“流式输出”的特性，这表明华为云Flexus Deepseek模型能够支持与OpenAI模型的实时交互，这对于需要实时生成文本、图像等任务的应用场景具有重要意义。流式输出的功能使得模型能够即时响应用户请求，支持连续的输出，这对于构建交互式AI服务至关重要。从上述分析可以看出，华为云通过此次模型调用Python源码的发布，展现了其在云服务和人工智能领域整合多种技术的能力，使得开发者能够轻松地将华为云的AI能力集成到自己的应用中。此外，通过流式输出的支持，华为云Flexus Deepseek模型能够提供更为灵活和响应迅速的服务，这对于提升用户体验和满意度有着不可忽视的作用。华为云Flexus Deepseek这一标签也揭示了这些源码文件和功能背后的应用场景。Flexus平台可能是一个集成了众多AI服务的云平台，而Deepseek则可能是一个特定的模型或者服务名称。华为云通过这种方式，不仅提供了工具和代码，还构建了一个技术生态，鼓励开发者在该生态中进行创新和开发。华为云通过此次发布的Python源码，为广大开发者提供了实用、高效的技术工具，这些工具能够帮助开发者更好地利用华为云的人工智能服务能力，实现快速开发和部署，从而推动了整个行业人工智能应用的创新和发展。

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Deepseek-R1模型调用Python源码.7z （4个子文件）

OpenAI SDK调用-流式输出.py 668B

REST API调用-流式输出.py 2KB

REST API调用.py 741B

OpenAI SDK调用.py 475B

# coding=utf-8 import requests import json url = "https://api.modelarts-maas.com/v1/chat/completions" # API地址 api_key = "" # 替换为你的API Key headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': f'Bearer {api_key}' } data = { "model": "DeepSeek-R1", # 可替换为DeepSeek-R1 "messages": [ {"role": "system", "content": "你是一名AI助手"}, {"role": "user", "content": "用Python实现二分查找"} ], "temperature": 0.6, "stream": True } try: with requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True) as response: response.raise_for_status() # 检查HTTP错误 print(f"状态码: {response.status_code}") for chunk in response.iter_lines(): if chunk: decoded = chunk.decode('utf-8').strip() if decoded.startswith("data:"): data_str = decoded[5:].strip() # 去掉 "data: " 前缀 if data_str != "[DONE]": try: data_obj = json.loads(data_str) # 检查数据结构是否包含 content if "choices" in data_obj and len(data_obj["choices"]) > 0: delta = data_obj["choices"][0].get("delta", {}) content = delta.get("content", "") if content: print(content, end="", flush=True) except json.JSONDecodeError as e: print(f"JSON解析错误: {e}, 原始数据: {decoded}") except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"请求失败: {e}")

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