使用Chainlit快速构建一个对话式人工智能应用体验DeepSeek-R1

Chainlit是一个开源的 Python 包,用于构建可用于生产的对话式人工智能。

DeepSeek-R1 是一款强化学习(RL)驱动的推理模型,解决了模型中的重复性和可读性问题。在 RL 之前,DeepSeek-R1 引入了冷启动数据,进一步优化了推理性能。它在数学、代码和推理任务中与 OpenAI-o1 表现相当,并且通过精心设计的训练方法,提升了整体效果。

在chainlit的cookbook中提供了一个接入DeepSeek-R1的简单demo,在https://github.com/Chainlit/cookbook/tree/main/deepseek-r1。填入deepseek的api即可。

image-20250204101300075

输入 chainlit run deepseek_api.py即可启动。

效果如下所示:

image-20250204102240970

现在硅基流动也有DeepSeek-R1并且邀请注册可得14元不过期额度,邀请链接:https://cloud.siliconflow.cn/i/Ia3zOSCU。

由于我硅基流动还有很多额度,接下来演示如何接入硅基流动的DeepSeek-R1。

修改的地方如下所示:

image-20250204104208548

image-20250204104420419

效果如下所示:

image-20250204104047527

回答的效果确实很不错。

视频在使用Chainlit快速构建一个对话式人工智能应用体验DeepSeek-R1。

posted @   mingupupup  阅读(288)  评论(0编辑  收藏  举报
相关博文:
阅读排行:
· Deepseek官网太卡,教你白嫖阿里云的Deepseek-R1满血版
· 2分钟学会 DeepSeek API,竟然比官方更好用!
· .NET 使用 DeepSeek R1 开发智能 AI 客户端
· DeepSeek本地性能调优
· autohue.js:让你的图片和背景融为一体,绝了!
点击右上角即可分享
微信分享提示