相信大家都已经有体验过deepseek-r1的强大推理能力,由于其网页版本免费使用的原因,用户量激增、同时据传还遭受了大量的网络攻击,这使得过程不是很流程,经常收到类似下图的问题:

同时,API服务也已经暂停充值,之前的余额用完之后暂时也就不用调用了

为了更流畅的使用对话或者API服务,我们可以考虑在自己机器上部署deepseek,如何部署以及如何提供API服务,年前DD在Spring AI + Ollama 实现 deepseek-r1 的API服务和调用一文中分享过了,感兴趣的小伙伴可以参考一下。

虽然借助类似Ollama这样的工具可以帮我们快速的自己部署deepseek,但是由于我们个人的计算资源有限,在本地无法部署具备671b参数的deepseek-r1满血模型。大部分用户只能部署1.5b或7b参数呃蒸馏小参数版本,这使得本地部署之后,虽然使用不卡顿了,但推理效果大打折扣!

那么是否有方法来低成本的使用671b参数的满血模型呢?有的!下面就给大家介绍一个白嫖的671b参数满血模型的方法!

免费使用deepseek-r1:671B参数满血模型

  1. 先准备一个腾讯云账号,进入腾讯云知识引擎原子能力: https://console.cloud.tencent.com/lkeap

目前该产品的DeepSeek系列模型(包含671B参数的 deepseek-v3 和 deepseek-r1)正在免费限时提供服务:

  1. 点击“开通大模型知识引擎”

  1. 根据自身情况,选择调用方式去获取API KEY。如果自己写代码调用,两个都ok,选择自己喜欢的就行。如果是要对接类似这些Chat类客户端的话就选择OpenAI的API KEY。

注意:创建完成后,记得保存好! 后续自己调API或者接入开源工具的时候需要配置使用。

使用OpenAI的SDK调用

如果上面你选择了penai的api key,那么接下来就可以使用OpenAI的SDK去调用deepseek-r1:671B参数的模型了。

参考示例:

from openai import OpenAI

# 构造 client
client = OpenAI(
api_key="sk-xxxxxxxxxxx", # 知识引擎原子能力 APIKey
base_url="https://api.lkeap.cloud.tencent.com/v1",
)
# 流式
s_value = True
# 请求
chat_completion = client.chat.completions.create(
model="deepseek-r1",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "你是谁",
}
],
stream=s_value,
)
if s_value:
for chunk in chat_completion:
# 打印思维链内容
if hasattr(chunk.choices[0].delta, 'reasoning_content'):
print(f"{chunk.choices[0].delta.reasoning_content}", end="")
# 打印模型最终返回的content
if hasattr(chunk.choices[0].delta, 'content'):
if chunk.choices[0].delta.content != None and len(chunk.choices[0].delta.content) != 0:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="")
else:
result = chat_completion.choices[0].message.content

使用Chat类客户端调用

在拿到API KEY之后,就可以使用Chat类客户端去调用deepseek-r1:671B参数的模型了。

配置方法都差不多,主要几个关键元素:

  1. 使用OpenAI的API调用方式
  2. 填入上面获取到的API KEY和腾讯云的API地址:https://api.lkeap.cloud.tencent.com/v1
  3. 使用deepseek的模型名,比如:deepseek-r1deepseek-v3

小结

如果你最近对DeepSeek的使用需求较大,官方又经常服务繁忙的话,不妨尝试一下这种使用方式。目前这个入口可以免费使用到2025年2月25日23:59:59,后续付费价格也不贵,可以考虑可以长期使用或者当作官方的备用。

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