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使用 Gitee AI Serverless API 与 Cursor 搭建 DeepSeek 对话应用

介绍如何利用 Gitee AI 提供的 Serverless API 结合 Streamlit 框架和 Cursor 编辑器,快速搭建一个支持 DeepSeek-R1 模型的本地对话应用。重点解决了公共接口不稳定问题,并实现了区分思考过程与最终结果的界面展示。通过虚拟环境隔离、依赖管理及 Prompt 工程优化,确保模型输出符合预期,适合开发者快速验证大模型能力。

路由之心发布于 2025/2/6更新于 2026/10/26130 浏览
使用 Gitee AI Serverless API 与 Cursor 搭建 DeepSeek 对话应用

基于 Gitee AI 快速搭建自有 DeepSeek

前言

DeepSeek 的能力有目共睹,但公共对话服务偶尔因外部原因出现响应不稳定。作为开发者,我们可以通过免费资源快速搭建一个自用的 DeepSeek 接口,确保开发流程顺畅。

本教程将使用 Cursor 编辑器辅助生成代码,调用 Gitee AI 提供的 Serverless API,实现一个支持流式输出且能区分思考过程的本地对话助手。

前置知识

Gitee AI

Gitee AI 的 Serverless API 提供开箱即用的企业级大模型 API 服务。每个账号每天有 100 次免费使用机会(具体额度以官方最新政策为准),支持便捷的 API 调用方式。

Streamlit

Streamlit 是一个开源的 Python 框架,工程师只需几行代码即可构建交互式数据应用,支持实时交互,无需前端知识。

Cursor

Cursor 是一款基于 VS Code 深度定制的 AI 编程工具,能够高效理解上下文并生成代码,适合快速原型开发。

实操步骤

1. 环境初始化

  1. 安装 Python:建议安装 Python 3.12 或更高版本。
  2. 创建项目文件夹:在本地创建一个空目录,例如 deepseek-chat。
  3. 打开项目:使用 Cursor 打开该文件夹。
  4. 创建虚拟环境:
    • 按下 Ctrl+Shift+P (Mac: Cmd+Shift+P)。
    • 输入 Python: Create Environment。
    • 选择 Venv 或 Conda,推荐 Venv。

2. 整理需求与提示词

我们需要实现一个类似 ChatGPT 的智能对话助手,前端需区分思考过程和最终结果,后端采用 Gitee AI 的 Serverless API。

关键配置点:

  • Base URL: https://ai.gitee.com/v1
  • Model: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B (或其他可用模型)
  • Thinking Process: DeepSeek R1 系列模型会输出 <think> 标签包裹的思考内容,需在 UI 中特殊展示。

依赖清单:

streamlit==1.41.1
openai==1.61.0

目录

  1. 基于 Gitee AI 快速搭建自有 DeepSeek
  2. 前言
  3. 前置知识
  4. Gitee AI
  5. Streamlit
  6. Cursor
  7. 实操步骤
  8. 1. 环境初始化
  9. 2. 整理需求与提示词

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