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1、DeepSeek简介

DeepSeek的火热让全世界见证了一场国产AI大模型走向巅峰的盛宴。DeepSeek的横空出世一方面让AI大模型的格局得到重塑，另一方面，对于普通人来说，也有机会零距离的体验到更懂国人的AI大模型。从很多使用过后的小伙伴们的反馈来看，DeepSeek的回答更有作为”人”的人性且有温度的回答，另一方面，很多团以开始尝试本地部署DeepSeek模型，不过考虑到部署依颊的硬件环境资源开销巨大，所以许多云厂商陆续入场，提供低成本、甚至接近零成本的接入方式，方便开发者或应用对接者快速使用，比如腾讯元宝、阿里云百炼平台等。

本文以阿里云百炼平台为例，分享如何基于阿里云百炼平台快速接入和使用DeepSeek模型。

2、阿里百炼

阿里百炼调用模型服务平台接口的流程包括以下几步：

1. 注册并登录模型服务平台

   官网地址：https://www.aliyun.com/product/bailian

2. 申请调用模型API的Key：

   当您调用大模型时，需要获取API Key作为调用时的鉴权凭证。

3. 查看接口文档

4. 调用API。（调用方式SDK或者HTTP的方式）

3、JAVA调用

3.1 JAR包引用

      <dependency><groupId>com.squareup.okhttp3</groupId><artifactId>okhttp</artifactId><version>4.9.3</version></dependency>

3.2 代码

import com.google.gson.Gson;
import com.google.gson.JsonObject;
import okhttp3.*;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;public class AliDs {private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(AliDs.class);// OpenAI API 密钥private static final String API_KEY = "sk-*****";// OpenAI API 基础 URLprivate static final String BASE_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions";// 模型名称private static final String MODEL = "deepseek-v3";// 温度参数private static final double TEMPERATURE = 0.30;private static OkHttpClient client = new OkHttpClient.Builder().connectTimeout(240, TimeUnit.SECONDS)  // 连接超时时间.readTimeout(240, TimeUnit.SECONDS)     // 读取超时时间.writeTimeout(240, TimeUnit.SECONDS)    // 写入超时时间.build();public static void main(String[] args) {long startTime = System.currentTimeMillis();JsonObject result = doTask();LOGGER.info(result.toString());long endTime = System.currentTimeMillis();long time = (endTime - startTime) / 1000;LOGGER.info("运行时间：" + time + "秒");}public static JsonObject doTask() {try {// 构建消息列表List<JsonObject> messages = new ArrayList<>();JsonObject userMessage = new JsonObject();userMessage.addProperty("role","user");userMessage.addProperty("content", "你是谁？");messages.add(userMessage);// 调用 chat-completionString completionResponse = chatCompletion(client, messages);System.out.println(completionResponse);JsonObject jsonObject = new Gson().fromJson(completionResponse, JsonObject.class);return jsonObject;} catch (Exception e){e.printStackTrace();return null;}}// 调用 chat-completion 接口private static String chatCompletion(OkHttpClient client, List<JsonObject> messages) {JsonObject requestBody = new JsonObject();requestBody.addProperty("model", MODEL);requestBody.add("messages", new Gson().toJsonTree(messages));JsonObject responseFormat = new JsonObject();responseFormat.addProperty("type", "json_object");requestBody.add("response_format", responseFormat);requestBody.addProperty("temperature", TEMPERATURE);
//        requestBody.addProperty("stream", false);Request request = new Request.Builder().url(BASE_URL).addHeader("Authorization", "Bearer " + API_KEY).addHeader("Content-Type", "application/json").post(RequestBody.create(requestBody.toString(), MediaType.parse("application/json"))).build();try (Response response = client.newCall(request).execute()) {if (!response.isSuccessful()) {throw new IOException("Unexpected code " + response);}String responseBody = response.body().string();return responseBody;} catch (IOException e) {e.printStackTrace();return null;}}}

3.3 输出结果

{"output": {"choices": [{"finish_reason": "stop","message": {"role": "assistant","content": "你好！我是DeepSeek-R1，一个由深度求索公司开发的人工智能助手，我擅长通过思考来帮您解答复杂的数学，代码和逻辑推理等理工类问题。如需最新模型体验，请前往深度求索的官方网站查询。","reasoning_content": "好的，用户问“你是谁？”，我需要回答这个问题。首先，我要回想一下之前设置的自我介绍内容，确保一致性。用户可能是刚开始使用，或者想确认我的身份和功能。\n\n我需要明确说明我是DeepSeek-R1，由深度求索公司开发的人工智能助手。要强调我的目的是帮助用户解决问题，提供信息，同时保持友好和专业的语气。\n\n同时，用户可能有更深层的需求，比如确认我的能力范围，或者想知道我与其他AI的不同。所以可以适当提到我的功能，比如回答问题、提供建议等，但不需要太详细，保持简洁。\n\n还要注意避免使用技术术语，保持回答自然易懂。最后，保持开放式的结尾，鼓励用户继续提问，促进进一步的交流。"}}]},"usage": {"total_tokens": 226,"output_tokens": 206,"input_tokens": 20},"request_id": "9fb73af5-940e-9107-a4b6-74c9e541eb3f"
}