AI学习的第三课:编程调用大模型 这篇文章中我将以DeepSeek为例走一遍标准的大模型 API 调用流程。使用pycharm环境配置工具使用UV具体的UV安装与创建项目可以参考我的上一篇文章。一、调用API想要调用大模型我们需要得到调用API的方法在AI的官方网站可以找到下面我以deepseek为例这里给出了各个不同的调用方法这里我们使用Python形式简单介绍下重要的部分代码1.创建客户端# 1. 初始化客户端 client OpenAI( api_keyos.environ.get(DEEPSEEK_API_KEY), # 从系统环境变量获取Key base_urlhttps://api.deepseek.com )其中DEEPSEEK_API_KEY就是我们购买后所得到的API key但注意在编码调用时为了防止泄露我们的API key一般不会直接写上这部分在后面实际调用时再展开说。2.访问模型# 2. 发起深度推理请求 response client.chat.completions.create( modeldeepseek-v4-pro, #模型名称 messages[ #发送信息 {role: system, content: You are a helpful assistant}, {role: user, content: Hello}, #我们的问题 ], streamFalse, #设置流式传输或者阻塞传输 # 下面这两行是点燃“思考引擎”的魔法 reasoning_efforthigh, #性能设置 extra_body{thinking: {type: enabled}} )3.打印输出# 3. 打印最终回答 print(response.choices[0].message.content)二、开始调用1.安装openai依赖uv add openai2.初始化客户端将API_KEY直接写在代码中非常危险容易被盗用所以通常我们都将其写入.env 的隐藏文件里程序运行时加载。首先我们需要安装一个专门读取 .env 文件的库uv add python-dotenv然后在你的项目目录下新建一个名为 .env 的文件里面写上DEEPSEEK_API_KEYsk-xxxxxx你的真实秘钥xxxxxx接着我们就可以在 Python 代码里安全地调用它了:from dotenv import load_dotenv import os from openai import OpenAI # 1. 加载 .env 文件中的变量 load_dotenv() # 2. 安全地获取 API KEY api_key os.getenv(DEEPSEEK_API_KEY) print(成功获取秘钥准备就绪) # 3. 创建客户端 client OpenAI( api_keyapi_key, base_urlhttps://api.deepseek.com )3.访问模型print(正在调用大模型...) response client.chat.completions.create( modeldeepseek-v4-pro, # 指定你要调用的具体模型名称 messages[ {role: system, content: 你是喜羊羊}, {role: user, content: 你好你是谁} ], streamFalse # False表示等大模型思考完一次性返回全部结果True则是像打字机一样一段段返回 ) print(成功调用大模型)system系统提示词这是最高指令用来给 AI 设定人设、规矩和背景。比如这里我强制把它设定为了“喜羊羊”。user用户提示词这就是我们真正问 AI 的问题。4.提取AI的回答如果这时候我们自己使用print(response)则会得到完整的大模型输出这样看着很乱所以我们只截取需要的部分print(response.choices[0].message.content)至此我们便完成了使用编程调用大模型。

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