python写一个函数实现调用本地部署deepseek进行提问，并对回答结果返回

<think>好的，用户想用Python编写一个函数来调用本地部署的DeepSeek模型的API，实现问答功能并返回结果。首先，我需要回忆一下调用API的一般步骤。通常，调用API需要知道API的端点URL、所需的请求方法（比如POST）、认证方式（比如API Key），以及请求体和响应处理的格式。 根据用户提供的参考信息，引用了如何获取DeepSeek的API key，所以首先需要确保用户已经正确获取了本地的API key，并且本地部署的模型服务已经启动，有可访问的URL，比如http://localhost:port/v1/chat/completions这样的端点。 接下来，需要考虑Python中发送HTTP请求的库，常用的有requests库。需要指导用户安装这个库，如果尚未安装的话。然后，构建请求的头部，包括Content-Type为application/json，以及Authorization字段携带Bearer token，即API key。 请求体的结构通常包括模型名称、消息列表（包含角色和内容），可能还有其他参数如temperature和max_tokens。需要按照DeepSeek API的文档来构造，但假设本地部署的API与标准的OpenAI格式兼容，那么结构可能类似。 然后，处理响应部分。需要检查响应状态码，200表示成功，然后解析JSON响应，提取出回答内容。通常，回答可能在choices数组中的message的content字段里。 需要编写一个函数，接受用户的问题作为参数，构造上述请求，发送并处理响应，最后返回回答的字符串。同时，要处理可能出现的异常，比如网络错误或API返回的错误信息，使用try-except块来捕获异常，并给出友好的错误提示。 示例代码部分，需要展示完整的函数定义，包括参数、请求头、请求体、发送POST请求、响应处理和错误处理。此外，要提醒用户替换API密钥和调整端点URL，确保与本地部署的实际地址一致。 最后，生成相关问题，可能涉及认证失败处理、调整生成参数、流式响应处理、超时设置以及本地模型API的文档查找等方面。这些问题可以帮助用户进一步优化和调试他们的API调用函数。</think>以下是如何使用Python调用本地部署的DeepSeek模型API的实现步骤和示例代码： ### 一、环境准备 1. 安装所需库： ```bash pip install requests ``` ### 二、核心函数实现 ```python import requests import json def ask_deepseek(prompt, api_key, api_url="http://localhost:port/v1/chat/completions"): """ 调用本地DeepSeek模型API实现问答 参数： prompt - 用户输入的提问内容（字符串） api_key - 本地部署模型的API密钥 api_url - 本地模型API地址（默认示例地址） 返回： result - 模型生成的回答内容（字符串） """ headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {api_key}" } payload = { "model": "deepseek-chat", # 根据实际部署模型名称调整 "messages": [ {"role": "user", "content": prompt} ], "temperature": 0.7, "max_tokens": 1000 } try: response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(payload)) response.raise_for_status() # 检查HTTP错误 result = response.json() return result['choices'][0]['message']['content'] except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"API请求失败: {str(e)}") return None except KeyError: print("响应格式解析错误") return None ``` ### 三、使用示例 ```python # 配置参数 DEEPSEEK_API_KEY = "your_local_api_key_here" # 替换实际API密钥 LOCAL_API_URL = "http://localhost:8080/v1/chat/completions" # 替换实际部署地址 # 调用示例 response = ask_deepseek( prompt="解释量子计算的基本原理", api_key=DEEPSEEK_API_KEY, api_url=LOCAL_API_URL ) print("模型响应：", response) ``` ### 四、关键要素说明 1. **认证机制**：通过Bearer Token进行身份验证，需在请求头携带API Key[^1] 2. **请求结构**： - `model`参数需与部署模型标识匹配 - `messages`数组维护对话上下文 3. **响应处理**： - 通过`choices[0].message.content`获取生成内容 - 包含基础的错误处理逻辑