基于Python程序访问本地部署的DeepSeek和硅基流动DeepSeek API
前排提醒：1. 本地通过Ollama部署DeepSeek，部署版本为 deepseek-r1:1.5b，若还未进行本地部署，可以参考博客Windows系统上使用Ollama本地部署DeepSeek
2. 线上API使用的是硅基流动（siliconflow）的DeepSeek API，模型名称为 deepseek-ai/DeepSeek-R1
一、Python访问本地部署的DeepSeek
首先要注意，Ollama本地部署DeepSeek服务的默认端口为11434，API接口为 http://127.0.0.1:11434/api/chat ，因此构造好问题、请求参数，接着发送POST请求，最后解析返回结果即可。
可以直接参考以下Python代码：
import requests
# Ollama中提供的chat功能的API地址
url = 'http://127.0.0.1:11434/api/chat'
# 要发送的数据
question = "你好！"
data = {
"model": "deepseek-r1:1.5b",
"messages": [{
"role": "user",
"content": question}],
"stream": False
}
# 发送POST请求
response = requests.post(url, json=data)
# 打印模型的输出文本
print(response.json()["message"]["content"])运行结果如下：
其中，question 是用户提出的问题，response.json()["message"]["content"] 是 DeepSeek 的回复。
二、Python访问硅基流动DeepSeek API
通过硅基流动API访问DeepSeek和访问本地部署DeepSeek的方式有所不同，可以直接参考以下Python代码：
import requests
import json
url = "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions"
question = "你好！"
payload = {
"model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": question
}
],
"stream": False,
"max_tokens": 512,
"stop": None,
"temperature": 0.7,
"top_p": 0.7,
"top_k": 50,
"frequency_penalty": 0.5,
"n": 1,
"response_format": {"type": "text"},
"tools": [
{
"type": "function",
"function": {
"description": "<string>",
"name": "<string>",
"parameters": {},
"strict": False
}
}
]
}
headers = {
"Authorization": "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)
print(json.loads(response.text)["choices"]["message"]["content"])其中， 要替换为自己在硅基流动官网账户上的 API KEY ，question 是用户提出的问题，json.loads(response.text)["choices"]["message"]["content"] 是 DeepSeek 的回复。
我将替换为自己的 API KEY 后，运行Python程序的结果如下：
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