langchain 调用本地deepseek

### 如何在 LangChain 中调用本地 DeepSeek 模型或服务 为了实现这一目标，可以利用 LangChain 的灵活性来集成外部模型和服务。通常情况下，在 LangChain 中引入新的模型涉及创建自定义加载器或适配器以便于框架能够识别并使用这些资源。 对于想要调用本地部署的 DeepSeek 模型而言，假设该模型已经通过 RESTful API 或 gRPC 接口提供服务，则可以通过如下方式将其接入到 LangChain 工作流当中： 1. **安装必要的依赖库** 确保环境中已安装 `requests` 库用于 HTTP 请求处理或其他适合所选通信协议（如gRPC）的相关客户端库。 ```bash pip install requests grpcio ``` 2. **编写自定义模型类** 基于 LangChain 对 LLMs (Large Language Models) 支持的方式，构建一个继承自相应基类的新 Python 类，并重写其中的方法以适应特定需求——即向本地运行着的 DeepSeek 实例发送查询请求并解析返回的结果数据。 ```python from langchain.llms.base import BaseLLM import requests class LocalDeepSeekModel(BaseLLM): def __init__(self, endpoint_url='http://localhost:8000/predict'): self.endpoint_url = endpoint_url def _call(self, prompt, stop=None): response = requests.post( url=self.endpoint_url, json={"prompt": prompt} ) result = response.json() text_output = result.get('text', '') if stop is not None and isinstance(stop, list): for s in stop: if s in text_output: text_output = text_output.split(s)[0] return text_output.strip() # 使用实例化后的对象作为参数传递给其他组件 deepseek_llm = LocalDeepSeekModel(endpoint_url="http://your-deepseek-service-url") ``` 上述代码片段展示了如何封装一个简单的接口去连接至指定 URL 下暴露出来的预测端点[^2]。需要注意的是实际应用中可能还需要考虑错误处理机制以及性能优化等方面的问题。 3. **配置回调处理器监听事件** 如果希望进一步增强系统的交互性和可观测性，那么可以根据项目具体要求设置 callback handlers 来跟踪不同阶段发生的活动情况[^1]。 4. **测试与验证** 最后一步就是进行全面的功能测试，确认整个流程正常运作无误之后再投入生产环境使用。