不知不觉DeepSeek已经火了半年左右，冲浪都赶不上时代了。
今天开始学习。

本文旨在使用Python调用DeepSeek的接口（

一、环境准备

1.1 DeepSeek

在线的话，可以直接调用DeepSeek官网的api，只是token付费
离线的话，如果个人学习，可以通过Ollama来装大模型，商业试用可以VLLM

具体部署步骤，官网已经有了，就不在这里赘述

1.2 Python

目前要接入DeepSeek，要求Python 至少 3.7 以上版本。（我自己用的3.13.3）
安装可以借鉴我以前写的Python（一）——了解和安装

二、接入DeepSeek

目前所谓的接入DeepSeek，只不过是调用DeepSeek的对话接口。

主要通过两种方式调用：

• requests
• openai

2.1 参数

DeepSeek api 请求的参数

参数名	描述
baseUrl	请求的地址
api-key	请求的key
model	模型的id，由你安装大模型时自己定义的id
message	对话的内容

2.2 requests

需要安装python 的requests

pip install requests

代码示例

import requestsAPI_KEY = 'api-key'
url = baseUrl+'/chat/completions'headers = {'Content-Type': 'application/json','Authorization': 'Bearer ' + API_KEY
}data = {"model": model,"messages": [{"role": "user", "content": "deepseek是怎么样的一家公司？"}]
}response = requests.post(url, headers=headers, json=data)if response.status_code == 200:result = response.json()print(result['choices'][0]['message']['content'])
else:print("请求失败，错误码：", response.status_code)

2.3 openai

需要安装python 的openai

pip install openai

代码示例

from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key=api-key, base_url=baseUrl)response = client.chat.completions.create(model=model,messages=[{"role": "user", "content": "deepseek是怎么样的一家公司？"}],stream=False
)print(response.choices[0].message.content)

2.4 返回示例