蓝耘科技上线DeepSeek满血版:500万Tokens专享,解锁AI推理新体验
蓝耘科技:智算云平台的创新者
作为专注于高性能AI基础设施的科技企业,蓝耘科技于2024年11月正式发布元生代智算云平台,整合了智算算力调度、AI应用市场和协作开发三大模块。该平台通过裸金属调度和容器化技术,为用户提供灵活高效的算力资源管理,同时支持团队协作开发,大幅提升AI模型训练与推理效率。
DeepSeek-R1满血版:技术突破与实战优势
此次上线的DeepSeek-R1满血版,基于MoE(Mixture of Experts)架构优化,在32K上下文窗口下实现了动态稀疏激活:
- 数学推理:通过RLHF+DPO混合训练策略,在MATH数据集上准确率达到68.3%(GPT-4为74.9%),但推理成本降低97%。
- 代码生成:集成代码检索增强技术(RAG),支持Python/Java/C++等12种语言,HumanEval pass@1得分82.1%。
- 长文本理解:采用滑动窗口注意力机制(SWA),在16K tokens文本摘要任务中ROUGE-L得分提升15%。
开发者可通过量化压缩技术(支持FP16/INT8)灵活控制显存占用,在单卡RTX 4090上即可部署7B版本模型,实测生成速度达45 tokens/秒。
元生代推理引擎:释放AI无限潜能
通过元生代推理引擎,开发者可轻松实现以下功能:
- 复杂任务处理:支持多模态数据输入与动态推理,适用于科学计算、金融分析等高精度场景。
- 高效资源调度:结合容器化技术,自动优化算力分配,降低延迟与成本。
- 安全合规:内置策略引擎确保模型输出符合安全规范,减少重大错误概率。
三步调用大模型接口:OpenAI SDK无缝兼容
蓝耘的API接口完全兼容OpenAI官方规范,开发者只需简单配置即可迁移现有应用:
- 替换API参数:将
base_url设置为蓝耘接口地址(例如[https://api.lkeap.cloud.tencent.com/v1 ](https://api.lkeap.cloud.tencent.com/v1 )),并使用平台生成的api_key。 - 选择模型:调用时指定
model参数为deepseek-r1或deepseek-v3。 - 发送请求:通过标准OpenAI SDK发起对话,享受与ChatGPT一致的开发体验
如果使用python进行终端回答调用
创建一个python文件命名为ark_example.py,将下面示例代码拷贝进文件。并替换密钥为您的API KEY。替换content中的<你是谁>为您想要的提问内容。点击运行,稍等您可以在终端窗口中看到模型调用的返回结果。这样您就完成了您的首次型服务调用。
from openai import OpenAI # 构造 client client = OpenAI( api_key="sk-xxxxxxxxxxx", # APIKey base_url="https://maas-api.lanyun.net/v1", ) # 流式 stream = True # 请求 chat_completion = client.chat.completions.create( model="/maas/deepseek-ai/DeepSeek-R1", messages=[ { "role": "user", "content": "你是谁", } ], stream=stream, ) if stream: 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}",) # 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,) else: result = chat_completion.choices[0].message.content 回答的答案为:

开发者实战:OpenAI SDK进阶用法
场景1:流式输出与速率控制
from openai import OpenAI client = OpenAI(base_url="https://api.lkeap.cloud.tencent.com/v1", api_key="sk-xxx") response = client.chat.completions.create( model="deepseek-r1", messages=[{"role": "user", "content": "用Python实现快速排序"}], temperature=0.3, stream=True, # 启用流式输出 max_tokens=500, timeout=10 # 设置超时阈值 ) for chunk in response: print(chunk.choices[0].delta.content,, flush=True) 场景2:函数调用(Function Calling)
response = client.chat.completions.create( model="deepseek-r1", messages=[{"role": "user", "content": "北京明天天气怎么样?"}], tools=[{ "type": "function", "function": { "name": "get_weather", "parameters": { "type": "object", "properties": { "location": {"type": "string"}, "date": {"type": "string"} } } } }] ) # 解析返回的JSON Schema并执行外部API调用
搭配Chatbox:打造本地化AI助手
获取 API Key


点击API开放平台,然后点击API KEY管理,单击创建API KEY

搭配chatbox
Chatbox作为开源跨平台客户端,是连接蓝耘API的绝佳工具:
- 下载安装:支持Windows、Mac、Linux及移动端,从官网或第三方平台获取最新版本。
- 配置API:在设置中选择“自定义提供方”,填写蓝耘的
base_url和api_key,模型名称设为deepseek-r1。

进行填写

1.名称(随便填,比如可以是 lanyun,方便区分)
2.API 地址:https://maas-api.lanyun.net
3.API 路径:/v1/chat/completions
4.API 密钥:填写刚刚复制的APIKEY
5.填写模型名称,比如/maas/deepseek-ai/DeepSeek-R1
6.点击保存
7.创建对话,确认要使用的模型,开始聊天吧
聊天测试

功能扩展:利用Prompt模板定制专属助手,如代码生成器、多语言翻译等,提升工作效率。
结束语
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官网链接: https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131