先来简单了解一下 DeepSeekDeepSeek是一家专注于开发先进大语言模型LLM及相关技术的人工智能公司由国内知名量化资管公司幻方量化于2023年7月创立。公司以技术创新和开源路线为核心理念致力于通过低成本、高性能的AI技术推动人工智能的普惠发展。核心技术和产品DeepSeek的技术核心包括混合专家架构MoE通过稀疏激活机制大幅降低计算量同时保持高性能。多头潜在注意力MLA优化了模型的训练和推理效率。多令牌预测MTP允许模型同时预测多个连续位置的token提高训练效率。高效训练框架采用HAI-LLM框架支持多种并行策略显著降低训练成本。DeepSeek的主要产品包括DeepSeek-V2/V3大规模语言模型具备高效推理能力和低推理成本。DeepSeek-R1基于强化学习优化的模型推理能力更强。DeepSeek Coder专为编码和软件开发设计的专用模型。核心优势DeepSeek的核心优势在于其创新的模型架构、高效的训练流程以及开源策略。通过开源DeepSeek不仅降低了技术门槛还促进了AI技术的广泛传播和应用。此外DeepSeek在多模态数据处理、动态推理优化和领域自适应等方面也表现出色。发展与影响DeepSeek的快速发展和技术创新使其在全球AI领域迅速崭露头角。其低成本、高性能的模型训练方式被认为可能对整个AI行业产生深远影响。例如DeepSeek-V3以约600万美元的成本训练出6710亿参数的模型性能接近甚至超过GPT-4。DeepSeek通过技术创新和开源策略正在推动AI技术的普惠化和多样化应用为全球AI发展提供了新的思路和方向。接下来让我们看一下简单的实践效果首先打开DeepSeek 开放平台DeepSeek点击 API keys 并创建 API key 生成后切记保存只展示一次对了 充值后才可以使用一般按需充最少10元还是可以的完事之后打开你的SpringBoot项目写一个Service层package com.medical.service; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.medical.utils.DeepSeekResponse; // 引入 DeepSeekResponse 类 import com.medical.utils.HttpUtils; import com.sun.tools.javac.util.List; import org.apache.http.HttpResponse; import org.apache.http.util.EntityUtils; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.stereotype.Service; import java.util.Collections; import java.util.HashMap; import java.util.Map; Service public class ApiService { Value(${deepseek.api.key}) private String deepseekApiKey; Value(${deepseek.api.url}) private String deepseekApiUrl; public String query(String content) { try { MapString, Object requestMap new HashMap(); requestMap.put(model, deepseek-reasoner); MapString, String messageMap new HashMap(); messageMap.put(role, user); messageMap.put(content, content); requestMap.put(messages, Collections.singletonList(messageMap)); // 转换为 JSON 字符串 String jsonBody new ObjectMapper().writeValueAsString(requestMap); // 构造请求头 MapString, String headers new HashMap(); headers.put(Authorization, Bearer deepseekApiKey); headers.put(Content-Type, application/json); // 发送请求 HttpResponse response HttpUtils.doPostJson(deepseekApiUrl, headers, jsonBody); if (response.getStatusLine().getStatusCode() 200) { String jsonResponse EntityUtils.toString(response.getEntity(), UTF-8); // 解析响应并提取 content 字段 ObjectMapper objectMapper new ObjectMapper(); DeepSeekResponse deepSeekResponse objectMapper.readValue(jsonResponse, DeepSeekResponse.class); if (deepSeekResponse.getChoices() ! null !deepSeekResponse.getChoices().isEmpty()) { return deepSeekResponse.getChoices().get(0).getMessage().getContent(); } else { return No content found in response.; } } else { throw new RuntimeException(Failed to get response from DeepSeek API. Status code: response.getStatusLine().getStatusCode()); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return Error: e.getMessage(); } } }前端代码/** * 初始化聊天窗口滚动条 */ function messageInit() { let height $(#messages)[0].scrollHeight; $(#messages).scrollTop(height); } /** * 发送消息 */ function send() { let message $(#message).val(); if (!message) { return; } $(#messages).append(div classmsg-received msg-sent style\margin-right: 20px\div classmsg-contentp现在/pp classmsg message /p/div/div); messageInit(); $(#message).val(); $.ajax({ type: POST, url: message/query, data: { content: message, }, dataType: json, success: function (data) { if (data[code] SUCCESS) { message data[message]; $(#messages).append(div class\msg-received\\n div class\msg-image\\n img src\assets/images/team/user-2.jpg\ alt\image\\n /div\n div class\msg-content\\n p现在/p\n p class\msg\\n message /p\n /div\n /div); messageInit(); } } }); }打开application.yml文件url 配置 https://api.deepseek.com/v1/chat/completionskey 配置刚才你生成 APIkeyOK 启动项目 看效果这个实践很简单个人觉得很有意思挺好玩就分享一下如果各位大佬有什么 AI 学习的方向可以分享一下一起学习紧跟时代。
先来简单了解一下 DeepSeekDeepSeek是一家专注于开发先进大语言模型LLM及相关技术的人工智能公司由国内知名量化资管公司幻方量化于2023年7月创立。公司以技术创新和开源路线为核心理念致力于通过低成本、高性能的AI技术推动人工智能的普惠发展。核心技术和产品DeepSeek的技术核心包括混合专家架构MoE通过稀疏激活机制大幅降低计算量同时保持高性能。多头潜在注意力MLA优化了模型的训练和推理效率。多令牌预测MTP允许模型同时预测多个连续位置的token提高训练效率。高效训练框架采用HAI-LLM框架支持多种并行策略显著降低训练成本。DeepSeek的主要产品包括DeepSeek-V2/V3大规模语言模型具备高效推理能力和低推理成本。DeepSeek-R1基于强化学习优化的模型推理能力更强。DeepSeek Coder专为编码和软件开发设计的专用模型。核心优势DeepSeek的核心优势在于其创新的模型架构、高效的训练流程以及开源策略。通过开源DeepSeek不仅降低了技术门槛还促进了AI技术的广泛传播和应用。此外DeepSeek在多模态数据处理、动态推理优化和领域自适应等方面也表现出色。发展与影响DeepSeek的快速发展和技术创新使其在全球AI领域迅速崭露头角。其低成本、高性能的模型训练方式被认为可能对整个AI行业产生深远影响。例如DeepSeek-V3以约600万美元的成本训练出6710亿参数的模型性能接近甚至超过GPT-4。DeepSeek通过技术创新和开源策略正在推动AI技术的普惠化和多样化应用为全球AI发展提供了新的思路和方向。接下来让我们看一下简单的实践效果首先打开DeepSeek 开放平台DeepSeek点击 API keys 并创建 API key 生成后切记保存只展示一次对了 充值后才可以使用一般按需充最少10元还是可以的完事之后打开你的SpringBoot项目写一个Service层package com.medical.service; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.medical.utils.DeepSeekResponse; // 引入 DeepSeekResponse 类 import com.medical.utils.HttpUtils; import com.sun.tools.javac.util.List; import org.apache.http.HttpResponse; import org.apache.http.util.EntityUtils; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.stereotype.Service; import java.util.Collections; import java.util.HashMap; import java.util.Map; Service public class ApiService { Value(${deepseek.api.key}) private String deepseekApiKey; Value(${deepseek.api.url}) private String deepseekApiUrl; public String query(String content) { try { MapString, Object requestMap new HashMap(); requestMap.put(model, deepseek-reasoner); MapString, String messageMap new HashMap(); messageMap.put(role, user); messageMap.put(content, content); requestMap.put(messages, Collections.singletonList(messageMap)); // 转换为 JSON 字符串 String jsonBody new ObjectMapper().writeValueAsString(requestMap); // 构造请求头 MapString, String headers new HashMap(); headers.put(Authorization, Bearer deepseekApiKey); headers.put(Content-Type, application/json); // 发送请求 HttpResponse response HttpUtils.doPostJson(deepseekApiUrl, headers, jsonBody); if (response.getStatusLine().getStatusCode() 200) { String jsonResponse EntityUtils.toString(response.getEntity(), UTF-8); // 解析响应并提取 content 字段 ObjectMapper objectMapper new ObjectMapper(); DeepSeekResponse deepSeekResponse objectMapper.readValue(jsonResponse, DeepSeekResponse.class); if (deepSeekResponse.getChoices() ! null !deepSeekResponse.getChoices().isEmpty()) { return deepSeekResponse.getChoices().get(0).getMessage().getContent(); } else { return No content found in response.; } } else { throw new RuntimeException(Failed to get response from DeepSeek API. Status code: response.getStatusLine().getStatusCode()); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return Error: e.getMessage(); } } }前端代码/** * 初始化聊天窗口滚动条 */ function messageInit() { let height $(#messages)[0].scrollHeight; $(#messages).scrollTop(height); } /** * 发送消息 */ function send() { let message $(#message).val(); if (!message) { return; } $(#messages).append(div classmsg-received msg-sent style\margin-right: 20px\div classmsg-contentp现在/pp classmsg message /p/div/div); messageInit(); $(#message).val(); $.ajax({ type: POST, url: message/query, data: { content: message, }, dataType: json, success: function (data) { if (data[code] SUCCESS) { message data[message]; $(#messages).append(div class\msg-received\\n div class\msg-image\\n img src\assets/images/team/user-2.jpg\ alt\image\\n /div\n div class\msg-content\\n p现在/p\n p class\msg\\n message /p\n /div\n /div); messageInit(); } } }); }打开application.yml文件url 配置 https://api.deepseek.com/v1/chat/completionskey 配置刚才你生成 APIkeyOK 启动项目 看效果这个实践很简单个人觉得很有意思挺好玩就分享一下如果各位大佬有什么 AI 学习的方向可以分享一下一起学习紧跟时代。
