您可以通过指定 来调用DeepSeek-V3 API model='deepseek-chat'。 要调用 DeepSeek-R1,请使用model='deepseek-reasoner'。 [11]4. 运行代码 您可以通过多种方式运行代码: 点击右上角的“▶”按钮运行代码。 在终端中运行命令python3 deepseek.py或。python deepseek.py 右键单击编辑器并选择“在终端中运行...
# deepseek.pyimportrequests# 填写你的 API KeyAPI_KEY ="sk-你的密钥"url ="https://api.deepseek.com/chat/completions"headers = {"Content-Type":"application/json","Authorization":f"Bearer{API_KEY}"} data = {"model":"deepseek-reasoner",# 指定使用 R1 模型(deepseek-reasoner)或者 V3 模型...
最近基于Deepseek+PythonWeb技术开发了一个AI对话自动生成思维导图的应用,用来展示下如何基于低门槛的Python相关技术栈,高效结合deepseek实现从应用场景到实际应用的快速落地。 功能和UI界面如下: 这个DeepSeek思维导图应用实现的功能有: 用户输入简短的概念描述,智能生成高质量思维导图 用户输入需要进行总结的大段文字内...
为了提升阅读效率,笔者尝试结合DeepSeek API与Python 的自动监测功能,开发了一款读书小助手,实现自动检测剪贴板文本并调用 AI 生成摘要。经过实际测试,效果令人满意,因此特地记录下来,与大家分享这次实践经验。 二、获取 DeepSeek API 目前,DeepSeek 官方 API尚未开放购买,因此笔者选择了硅基流动(SiliconFlow)平台,该平...
DeepSeek是一个高性能的深度学习工具包,提供了多种预训练模型和常用算法,适用于图像分类、目标检测、自然语言处理等任务。通过DeepSeek,你可以轻松地加载预训练模型,进行模型训练、评估和部署。 三、联网搜索与数据集准备 联网搜索是扩展数据集、提高模型泛化能力的重要手段。你可以使用Python的requests库和BeautifulSoup库...
在使用deepseek官方网页生成迅投QMT代码的时候,deepseek给出的代码是xtquant代码,也就是miniqmt代码,并不是我们传统意义上说的大QMT可用的代码。 因此,我们需要自建一个知识库,让deepseek根据我的知识库里面的知识,去帮我生成大QMT可用的交易代码。 一、建立迅投QMT的知识库 ...
```python ```if__name__ =="__main__": ``` main() 脚本已经给出来了,我们放到脚本编辑器里运行一下(Python脚本编程通常使用的软件有PyCharm、Visual Studio Code、Jupyter Notebook、Sublime Text、Atom和Thonny。 )我这里使用的是Visual Studio Code。
DeepSeek 与联网搜索集成 实践示例 实现图像分类 实现实体识别 模型训练与评估 部署与实战案例 总结 1. 引言 Python 是一种非常流行的编程语言,结合 DeepSeek 可以方便地处理深度学习任务。通过联网搜索,可以进一步扩展数据集,优化模型效果。本文将详细讲解如何使用 Python、DeepSeek 和联网搜索进行深度学习任务。
DeepSeek接入鸿蒙NEXT全套教程,后端使用python做网络API。DeepSeek使用ollama独立部署,全网最简单教程。大部分教学资源都免费,欢迎大家来学习!DeepSeek速成:1.DeepSeek快速上手学习2.DeepSeek本地部署Ollama3.DeepSeek被Python调用4.DeepSeek自己编写对话程序5.DeepSee
总结 使用合成数据生成器构建了一个高质量的推理数据集。 采用Unsloth微调 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型。 经过微调,模型在 Python 代码求解任务上表现更佳,提供了更详细的答案。 这一流程可扩展到其他 AI 应用场景,助力 LLM 在特定领域的优化!