使用 DeepSeek 向 API 发出请求

引言

如果我们非常好奇如何在我们的应用程序或工具中使用像 “DeepSeek” 这样的 AI 模型，那么您来对地方了！DeepSeek 提供了强大的语言模型，可以有效地理解和生成文本。要与所有这些模型交互，我们需要使用称为 API（Application Programming Interface 的缩写）的东西。如果这听起来有点技术化，请不要担心，这只是一种通过互联网与 AI 交流的方式。

在本节中，让我们将 API 想象成餐厅里的服务员。我们（用户）告诉服务员（API）我们真正想要什么（例如生成文本或回答问题），然后他们将我们的请求带到厨房（DeepSeek 模型）。然后，厨房准备我们的食物（AI 创建响应），服务员将其带回给我们。很简单！

尽管如此，为了发出请求，我们通常使用各种可用工具（例如 curl、Postman 或 Python 等语言编写的代码）向 DeepSeek 服务器发送 POST 请求。POST 请求就像下订单一样，我们发送某种信息并期望得到结果。在我们的请求中，我们将包含一些关键细节，如下所示

• 我们的 API 密钥： 这就像我们的会员卡，证明我们有权高效使用该服务。
• 提示： 这是我们发送给 AI 的文本或问题。
• 参数： 这些将帮助我们自定义响应，例如它应该有多长，听起来应该有多有创意等。

API 然后以 JSON 格式返回响应，这只是一种清晰地组织数据的方式，以便我们（或我们的程序）可以轻松阅读。响应中最重要的部分是生成的文本——那就是我们的答案！

刚开始可能听起来有点技术性，但一旦我们尝试几次，就会变得轻车熟路。一旦我们熟悉了发出请求，DeepSeek 的可能性几乎是无限的，从构建聊天机器人到撰写故事或总结文档。这一切都取决于给 AI 正确的提示，让它完成繁重的工作。

什么是 DeepSeek-R1？

DeepSeek-R1 主要被认为是下一代“推理优先”AI 模型。它旨在通过关注其如何得出有效结论来超越各种传统语言模型。尽管如此，DeepSeek-R1 及其前身 DeepSeek-R1-Zero 都是使用大规模强化学习 (RL) 技术构建的。它们分别强调透明度、数学能力和逻辑连贯性。

此外，对于实时应用程序，在 GPU 上托管模型仍然需要一个拥有足够 VRAM 的巨大集群——例如，DeepSeek 在几乎 300 个 H100 GPU 的情况下运行最佳。对于批处理，与密集模型相比，MoE 架构在 CPU 上更可行，因此在成本方面提供了显著优势。

DeepSeek 的效率不仅仅源于减少对各种高级 GPU 的依赖；它源于多种架构和训练优化。尽管如此，为了降低训练成本，DeepSeek 采用了 FP8 精度，编写了自定义 PTX 代码以提高硬件利用率，并实施了模块化训练管道以改进各种资源。

DeepSeek API 是什么意思？

DeepSeek API 主要被称为一种工具，可帮助开发人员将其各种强大的数据分析功能引入其应用程序以及现有软件中。可以将其视为一个智能助手，用于理解海量信息，特别是当这些数据侧重于特定领域或行业时。

现在让我们假设我们有一家公司，拥有大量的报告、客户反馈或相关数据。手动挖掘所有这些信息需要数天甚至数周。这就是 DeepSeek 发挥作用的地方。尽管如此，它还将允许开发人员设置系统，这些系统可以针对这些数据提出非常具体的问题，并几乎立即获得有用的答案。

• 例如，一家医疗保健公司可能会利用它来查找患者反馈中的模式，或者一家金融公司可以集体利用它来从多年的股票市场数据中提取各种趋势。

这意味着它旨在理解所有独特的语言以及某些行业（例如法律、医学或金融）的模式。因此，它不会给出模糊的、笼统的结果，而是提供清晰、切中要害的有用见解。

关于这一点，开发人员无需成为 AI 专家即可使用它。API 通常设计得简单易用，因此他们可以通过少量编码将其插入到他们的应用程序中，并开始制作更智能、数据驱动的工具。简而言之，DeepSeek API 就像一个智能过滤器，用于处理各种可用信息。它还将大量数据转化为清晰、专注和有用的东西，帮助企业更快地做出更好的决策。

DeepSeek API 的主要功能

DeepSeek API 具有各种影响深远的功能，使其成为各种企业或希望更智能地处理其可用数据的开发人员的强大工具。

现在，在本节中，我们将看到 DeepSeek API 最重要的功能

1. 特定领域查询： 关于 DeepSeek 最有用的事情之一是它能够专注于各种特定行业或新兴的现代世界热门话题。无论我们是从事医疗保健、金融、法律还是零售，DeepSeek 都能让我们缩小问题的范围，从而获得高度相关的答案。
2. 自然语言处理 (NLP)： 我们无需成为数据科学家即可使用 DeepSeek。凭借其自然语言处理能力，我们可以像与人交谈一样，用简单、口语化的英语提问。
   • 例如，我们可以有效地问，“上个季度主要的客户投诉是什么？” 关于这一点，我们将理解我们的意思并提供有意义的见解。这通常会消除复杂性，使该工具对更多人（甚至是没有技术背景的人）更易于访问。
3. 自定义 AI 解决方案： 没有两家企业是完全相同的，DeepSeek 准确地理解了这一点。API 可以轻松调整或集体定制，以满足我们公司的独特需求。无论是希望它专注于特定类型的数据，与我们当前的工具集成，还是在分析信息时需要遵循某些规则，都可以对其进行设置以匹配我们的工作流程。这意味着我们不会被一刀切的解决方案所困扰，尽管如此，我们获得了一个更智能的系统，它以我们工作的方式工作。

使用 DeepSeek API 的分步指南

步骤 1： 首先，我们即将注册并获取我们的 API 密钥，我们需要使用 DeepSeek API，我们必须首先有效地获取一个 API 密钥进行身份验证。

1. 需要访问 DeepSeek API 的官方网站
2. 之后，我们只需使用我们的电子邮件和密码注册或登录。
3. 然后需要导航到 API 访问页面。
4. 单击“生成 API 密钥”并复制提供的密钥。
5. 安全地存储我们的 API 密钥，这是我们进行身份验证所必需的。

步骤 2：设置我们的开发环境： 现在在发出请求之前，我们需要准备我们的环境

• 对于 JavaScript 用户： 用户需要安装请求库（如果他们的系统尚未安装以供使用）。

尽管如此，我们仍然需要使用 Postman 在编码之前测试 API 端点。

• 对于 JavaScript 用户： 如果用户正在使用 JavaScript，那么他必须确保预装了相应的 Node.js。为此，我们需要使用 fetch() 或安装 Axios 进行 API 请求

步骤 3：发出我们的第一个 API 请求： 现在在这一步中，我们将发送一个简单的 API 请求以有效检索搜索结果。

• Python示例

• JavaScript 示例（使用 Axios 的 Node.js）

步骤 4：了解 API 响应： 在这一步中，成功的请求通常会返回如下 JSON 响应

从 Python 中的响应中提取数据

• JavaScript

结论

DeepSeek API 被认为是一个强大的工具，主要使开发人员能够将 AI 驱动的搜索和 NLP 功能集成到他们的应用程序中。通过遵循这个分步指南，我们已经学会了如何

• 获取并使用 DeepSeek API 密钥 进行身份验证。
• 设置我们的开发环境，然后安装必要的库。
• 发出 API 请求 并有效地处理响应。
• 自定义 API 查询 以有效地获得精确结果。
• 处理错误和解决问题 以实现平滑集成。

此外，我们还可以使用 DeepSeek API 创建搜索驱动的 Web 应用程序以及 AI 助手和数据检索工具，因为它提供了对灵活性和智能的现代应用程序要求。我们现在就可以开始 API 实验，将 AI 搜索功能包含到我们的项目中。