LLM大模型API调用本地部署简单教程

阿里云百炼官方提供了 Python 与 Java 编程语言的 SDK，也提供了与 OpenAI 兼容的调用方式（OpenAI 官方提供了 Python、Node.js、Java、Go 等 SDK）。这里的url可以直接使用代码中的地址，但API的key需要配置成自己所创设的密钥。我们要获取某一模型的API，首先是可以从官网的提供的API，如deepseek的doc内容中。选择这里的调用说明，将会呈

SinkAboutIt

1856人浏览 · 2025-05-19 00:37:03

SinkAboutIt · 2025-05-19 00:37:03 发布

前瞻

调用大模型并本地化部署非代码操作上需要获取API的url地址以及API的key密钥

常见可选的大模型包括：

OpenAI GPT系列

LLaMA (Meta)

Claude (Anthropic)

国内大模型如文心一言、通义千问等

这里以deepseek为例进行演示，同时将获取的全过程进行简要展示

获取API

我们要获取某一模型的API，首先是可以从官网的提供的API，如deepseek的doc内容中

本地部署会根据耗费token数量进行一定程度扣费：

但由于deepseek的官网并未为民间公开获取API的key密钥的方式，因此我们可以用以下方法进行获取：

华为云ModelArts

https://console.huaweicloud.com/modelarts/?locale=zh-cn®ion=cn-southwest-2#/model-studio/squarehttps://console.huaweicloud.com/modelarts/?locale=zh-cn®ion=cn-southwest-2#/model-studio/square

选择一种模型进入详细并部署，部署成功后点击左侧在线推理将展示现待使用的模型：

选择这里的调用说明，将会呈现相应的API的url，若未预设API的密钥根据提示先去配置key

若API的url与key皆已获取，可以尝试以下代码验证是否可以正常使用

# coding=utf-8

import requests
import json

if __name__ == '__main__':
    url = "yourURL"  # API地址
    api_key = "yourApiKey"  # 把yourApiKey替换成已获取的API Key 

    # Send request.
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {api_key}'
    }
    data = {
        "model": "DeepSeek-V3",  # 模型名称
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": "你好"}
        ],
        # 是否开启流式推理, 默认为False, 表示不开启流式推理
        "stream": True,
        # 在流式输出时是否展示使用的token数目。只有当stream为True时改参数才会生效。
        # "stream_options": { "include_usage": True },
        # 控制采样随机性的浮点数，值较低时模型更具确定性，值较高时模型更具创造性。"0"表示贪婪取样。默认为0.6。
        "temperature": 0.6
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data), verify=False)

    # Print result.
    print(response.status_code)
    print(response.text)

若出现此问题，请检查API的key或是url是否正确。

通义千文中获取deepseekAPI

百炼控制台https://bailian.console.aliyun.com/?spm=a2c4g.11186623.0.0.7fb960e99VtQeN&tab=model#/api-key

首先获取API的密钥key

获取完毕后需要将API密钥配置到环境变量，这里以Windows系统进行演示

使用win+R后输入cmd进入终端，输入以下命令：

# 用您的百炼API Key代替YOUR_DASHSCOPE_API_KEY
setx DASHSCOPE_API_KEY "YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"

届时，将YOUR_DASHSCOPE_API_KEY换为自己获取的API密钥。配置完毕

阿里云百炼官方提供了 Python 与 Java 编程语言的 SDK，也提供了与 OpenAI 兼容的调用方式（OpenAI 官方提供了 Python、Node.js、Java、Go 等 SDK）。本文为您介绍如何安装 OpenAI SDK

通过运行以下命令安装OpenAI Python SDK：

# 如果运行失败，您可以将pip替换成pip3再运行
pip install -U openai

以下将您可以通过 OpenAI SDK 兼容的HTTP方式快速体验DeepSeek模型。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx",
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),  # 如何获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/get-api-key
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1",  # 此处以 deepseek-r1 为例，可按需更换模型名称。
    messages=[
        {'role': 'user', 'content': '9.9和9.11谁大'}
    ]
)

# 通过reasoning_content字段打印思考过程
print("思考过程：")
print(completion.choices[0].message.reasoning_content)

# 通过content字段打印最终答案
print("最终答案：")
print(completion.choices[0].message.content)

这里的url可以直接使用代码中的地址，但API的key需要配置成自己所创设的密钥。这里模型以deepseekR1为例：

返回结果：

思考过程：

嗯，用户问的是9.9和9.11谁大。首先，我需要确认这两个数字的数值到底是多少。表面上看起来都是小数，但可能用户有不同的表示方式需要注意。

首先，9.9应该就是平常的小数，也就是9加9/10，等于9.9。而9.11可能有两种解读：一种是直接的小数，即9加11/100，也就是9.11；另一种可能是版本号或者某种编号，比如软件版本中的9.9和9.11，这时候可能需要按顺序比较，比如9.9之后是9.10，再是9.11，所以9.11会比9.9大。不过通常情况下，数学问题中的数字还是按照数值来比较的，所以应该排除版本号的解释，直接比较数值大小。

...

总结一下，正确的数值比较中，9.9等于9.90，而9.11等于9.11，所以9.90大于9.11，也就是9.9大于9.11。不过为了避免混淆，可能用户需要更详细的步骤解释。

最终答案：
9.9比9.11大。

**详细比较步骤：**

1. **统一小数位数**：将9.9写成9.90，使其与9.11的小数位数一致。
2. **逐位比较**：
   - **整数部分**：两者均为9，相等。
   - **小数部分**：比较0.90（9.9的小数部分）和0.11（9.11的小数部分）。由于0.90 > 0.11，因此9.90 > 9.11。
   
**结论**：9.9的数值大于9.11。

若涉及版本号（如软件版本），通常按顺序排列为9.9 → 9.10 → 9.11，此时9.11较新。但按纯数学数值比较，9.9更大。