Chatbox链接本地部署的deepseek

### 实现Chatbox连接本地部署的DeepSeek 为了使 Chatbox 能够与本地部署的 DeepSeek 集成，需确保两者之间的通信顺畅。通常情况下，这涉及到配置 API 接口以便于数据交换。 #### 1. 确认DeepSeek服务状态 确认 DeepSeek 已经成功安装并运行正常[^1]。通过命令行工具访问服务器，执行如下指令来验证服务是否启动： ```bash ps aux | grep deepseek ``` 如果看到包含 `deepseek` 的进程列表，则说明服务正在运行；反之则需要排查日志文件找出原因。 #### 2. 获取API端点信息 查阅官方文档获取用于外部调用的 RESTful 或 gRPC API 地址及认证方式。这些接口允许其他应用程序向 DeepSeek 发送请求并接收响应。对于RESTful风格的服务来说，一般会提供详细的URL路径以及支持的方法类型（GET/POST等）。而gRPC可能还需要额外定义.proto 文件描述消息结构。 #### 3. 修改Chatbox配置 编辑 Chatbox 应用程序中的设置项，指定目标主机名/IP地址和端口号指向已知可用的 DeepSeek实例位置。具体操作取决于所使用的编程框架和技术栈，在某些场景下可能是修改环境变量或JSON/YAML格式的应用配置文件。 例如，在Node.js项目里可以通过`.env`文件设定远程AI引擎的位置： ```properties DEEPSEEK_HOST=localhost DEEPSEEK_PORT=8080 ``` 而对于Python Flask应用而言，则可以在config.py中加入相应条目： ```python class Config(object): DEPLOYED_DEEPSEEK_URI = "http://localhost:8080" ``` #### 4. 编写交互逻辑代码 编写必要的业务处理函数负责构建HTTP/S 请求体发送给 DeepSeek 并解析返回的结果集。这里给出一段简单的 Python 示例展示如何利用 requests 库发起 POST 请求并与 AI 对话系统互动: ```python import json import requests def query_deepseek(prompt_text, api_key=None): url = f"{Config.DEPLOYED_DEEPSEEK_URI}/api/v1/query" payload = { 'prompt': prompt_text, # Add more parameters as needed by the model } headers = {'Content-Type': 'application/json'} if api_key is not None: headers['Authorization'] = f'Bearer {api_key}' try: response = requests.post(url=url, data=json.dumps(payload), headers=headers) result = response.json() return result.get('response', '') except Exception as e: print(f"Error occurred while querying DeepSeek: {str(e)}") raise ``` 此段脚本实现了基本的功能需求——即根据输入提示词获得来自远端模型的回答字符串。实际开发过程中还需考虑错误捕捉机制、超时控制等因素以提高系统的健壮性和用户体验度。