วิธีการเรียกใช้ DeepSeek R1 ในเครื่องด้วย CometAPI คำแนะนำทีละขั้นตอน

CometAPI
AnnaMar 28, 2025
วิธีการเรียกใช้ DeepSeek R1 ในเครื่องด้วย CometAPI คำแนะนำทีละขั้นตอน

การรันโมเดล AI อันทรงพลังในเครื่องทำให้คุณควบคุมข้อมูลได้มากขึ้น ลดเวลาแฝง และคุ้มต้นทุนได้มากกว่า โดยเฉพาะเมื่อทำงานกับโปรเจ็กต์ที่มีความต้องการสูง **Deep Seek R1**ซึ่งเป็นโมเดลภาษาที่ล้ำสมัยซึ่งออกแบบมาสำหรับงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ก็ไม่มีข้อยกเว้น โดยการใช้ เครื่องมือการเข้าถึงแบบครบวงจร เพื่อเชื่อมต่อโดยตรงกับ API ของ DeepSeekผู้ใช้สามารถบูรณาการ จัดการ และรัน DeepSeek R1 บนเครื่องของตนเองได้อย่างง่ายดายด้วยการตั้งค่าที่น้อยที่สุด

ในบทความนี้ เราจะมาสำรวจว่าคุณสามารถรันได้อย่างไร DeepSeek R1 ในพื้นที่ ด้วย โคเมทเอพีไอเครื่องมือการเข้าถึงแบบครบวงจรสำหรับ DeepSeek API เราจะครอบคลุมการติดตั้ง การกำหนดค่า และการใช้งานจริง เพื่อให้แน่ใจว่าคุณสามารถใช้พลังของ DeepSeek R1 ได้อย่างเต็มที่โดยไม่ต้องยุ่งยากกับการปรับใช้งานบนคลาวด์หรือรันไทม์ของบริษัทอื่น เช่น Ollama

Deep Seek R1

DeepSeek R1 คืออะไร?

DeepSeek R1 เป็นโมเดล AI ขั้นสูงที่ออกแบบมาสำหรับงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เช่น การสร้างข้อความ การสรุป และการตอบคำถาม โดยสร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรมแบบแปลงข้อมูล จึงให้ความสามารถในการทำความเข้าใจและสร้างภาษาที่มีประสิทธิภาพ เนื่องจากเป็นโอเพนซอร์ส DeepSeek R1 จึงปรับแต่งและปรับแต่งได้อย่างละเอียด ทำให้เป็นโซลูชันที่ยืดหยุ่นสำหรับนักพัฒนา

CometAPI คืออะไร?

การขอ โคเมทเอพีไอ เป็นยูทิลิตี้หรืออินเทอร์เฟซที่ออกแบบมาเพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการโต้ตอบกับ DeepSeek API แทนที่จะกำหนดค่าคำขอ HTTP ด้วยตนเองหรือจัดการกับไลบรารีหลายรายการ เครื่องมือนี้จะแยกความซับซ้อนออกไปมาก ทำให้เข้าถึงฟังก์ชันการทำงานของ DeepSeek ได้โดยตรงและเป็นมิตรต่อผู้ใช้

คุณสมบัติหลักของเครื่องมือการเข้าถึงแบบครบวงจร ได้แก่:

  • ส่วนติดต่อแบบรวม:คำสั่งหรือสคริปต์ง่าย ๆ หนึ่งคำสั่งสำหรับการเริ่มต้นและจัดการการเรียก API
  • การจัดการคีย์ API:จัดการการพิสูจน์ตัวตนอย่างปลอดภัย ดังนั้นผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องจัดการคีย์หรือโทเค็นด้วยตนเอง
  • การเข้าถึงในท้องถิ่น:อำนวยความสะดวกในการรันโมเดลบนเครื่องในพื้นที่ของคุณหรือเซิร์ฟเวอร์ที่โฮสต์ด้วยตนเอง

การตั้งค่า DeepSeek R1 ด้วย CometAPI

ขั้นตอนที่ 1. ข้อกำหนดเบื้องต้น

ก่อนที่จะติดตั้ง DeepSeek R1 และ CometAPI โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบของคุณตรงตามข้อกำหนดต่อไปนี้:

  • ระบบปฏิบัติการ: Windows, macOS หรือ Linux
  • ฮาร์ดแวร์: อย่างน้อย RAM 16GB (แนะนำ 32GB+ เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด)
  • GPU (ตัวเลือก): GPU NVIDIA เฉพาะพร้อมการรองรับ CUDA สำหรับการเร่งความเร็ว
  • หลาม: เวอร์ชัน 3.8 หรือใหม่กว่า

ขั้นตอนที่ 2. การติดตั้งส่วนที่ต้องพึ่งพา

เพื่อโต้ตอบกับ API ของ DeepSeek โดยตรง คุณต้องติดตั้งไลบรารีที่จำเป็น ไลบรารีที่ใช้กันมากที่สุดสำหรับการโต้ตอบ API ใน Python ได้แก่ requests หรือ SDK ที่จัดทำโดย DeepSeek (หากมี)

ก่อนติดตั้ง requests เพื่อสร้างคำขอ HTTP ไปยัง API (ถ้าไม่ได้ใช้ SDK):

pip install requests

ขั้นตอนที่ 3 ตั้งค่า DeepSeek R1 ในเครื่อง (โดยใช้ API ที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้า)

หากคุณกำลังใช้ประโยชน์จาก API DeepSeek ที่โฮสต์บนคลาวด์หรือภายในสิ่งที่คุณต้องการคือ URL ของ API และ ข้อมูลประจำตัวการรับรองความถูกต้อง (คีย์ API หรือโทเค็น) เอกสารประกอบ API จะให้ข้อมูลจำเพาะเพื่อช่วยให้คุณเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็ว

วิธีการเรียกใช้ DeepSeek R1 API จาก CometAPI

  • 1.ล็อกอิน ไปยัง โคเมตาปิดอทคอม. หากคุณยังไม่ได้เป็นผู้ใช้ของเรา กรุณาลงทะเบียนก่อน
  • 2.รับรหัส API ของข้อมูลรับรองการเข้าถึง ของอินเทอร์เฟซ คลิก "เพิ่มโทเค็น" ที่โทเค็น API ในศูนย์ส่วนบุคคล รับคีย์โทเค็น: sk-xxxxx และส่ง
    1. รับ URL ของเว็บไซต์นี้: https://api.cometapi.com/
    1. เลือกจุดสิ้นสุด DeepSeek R1 เพื่อส่งคำขอ API และตั้งค่าเนื้อหาคำขอ วิธีการคำขอและเนื้อหาคำขอจะได้รับจาก เอกสาร API ของเว็บไซต์ของเราเว็บไซต์ของเรายังให้บริการทดสอบ Apifox เพื่อความสะดวกของคุณอีกด้วย
    1. ประมวลผลการตอบสนองของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น หลังจากส่งคำขอ API แล้ว คุณจะได้รับอ็อบเจ็กต์ JSON ที่มีคำตอบที่สร้างขึ้น

รายละเอียดเพิ่มเติมดูได้ที่ API ของ DeepSeek R1.

ขั้นตอนที่ 4: เข้าถึง DeepSeek R1 API

ตอนนี้คุณจะโต้ตอบกับ DeepSeek R1 API โดยการส่งคำขอไปยังเซิร์ฟเวอร์ภายในเครื่องหรือระยะไกลที่คุณตั้งค่า

การใช้งานเบื้องต้นด้วย Python requests:

1.กำหนดจุดสิ้นสุด API และพารามิเตอร์:

แทนที่ localhost ด้วย URL API ของ CometAPI (ตัวอย่างจุดสิ้นสุด: http://localhost:8000/v1/generate.)

ไคลเอนต์ที่แตกต่างกันอาจจะต้องลองที่อยู่ต่อไปนี้:

2.เตรียมคำร้อง:สำหรับคำขอสร้างข้อความพื้นฐาน คุณจะส่งพร้อมต์ไปยัง API และได้รับการตอบกลับ

นี่เป็นสคริปต์ Python ง่ายๆ สำหรับการโต้ตอบกับ API:

import requests

# Replace with your API endpoint

api_url = "http://localhost:8000/v1/generate"  # Local or cloud-hosted endpoint

# Replace with your actual API key (if needed)

headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}

# Define the request payload

payload = {
    "model": "deepseek-r1",
    "prompt": "Hello, what is the weather like today?",
    "max_tokens": 100,
    "temperature": 0.7
}

# Send the POST request to the API

response = requests.post(api_url, json=payload, headers=headers)

# Handle the response

if response.status_code == 200:
    print("Response:", response.json())
else:
    print(f"Error {response.status_code}: {response.text}")

คำอธิบายพารามิเตอร์คำขอ:

  • model: ชื่อรุ่นที่จะเป็น deepseek-r1 ในกรณีนี้.
  • prompt:ข้อความหรือคำถามที่คุณส่งไปยังนางแบบเพื่อรับการตอบกลับ
  • max_tokens: ความยาวสูงสุดของการตอบกลับ
  • temperature:ควบคุมความคิดสร้างสรรค์ในการตอบสนองของแบบจำลอง (ค่ายิ่งสูงขึ้นหมายถึงความสุ่มที่มากขึ้น)
  • การยืนยันตัวตน:รหัส API รวมไว้ในส่วนหัวคำขอ

ขั้นตอนที่ 5: การจัดการการตอบสนอง

โดยทั่วไปแล้ว การตอบสนองจาก API จะมีผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นจากโมเดล คุณสามารถพิมพ์หรือประมวลผลข้อมูลนี้ตามความต้องการของแอปพลิเคชันของคุณได้ ในตัวอย่างก่อนหน้านี้ ผลลัพธ์จะถูกพิมพ์ออกมาโดยตรง นี่คือรูปแบบการตอบสนองตัวอย่าง:

{
  "generated_text": "The weather today is sunny with a slight chance of rain in the afternoon."
}

คุณสามารถแยกผลลัพธ์นี้และนำไปใช้ในแอปพลิเคชันของคุณได้อย่างเหมาะสม

ขั้นตอนที่ 6: การเพิ่มประสิทธิภาพและการแก้ไขปัญหา

1. เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

หากคุณกำลังรัน DeepSeek R1 ในเครื่องด้วย GPUตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณกำลังใช้การเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์ สำหรับการตั้งค่าที่โฮสต์บนคลาวด์ ให้ตรวจสอบว่าผู้ให้บริการรองรับการเร่งความเร็วด้วย GPU หรือการกำหนดค่าประสิทธิภาพสูงหรือไม่

หากคุณประสบปัญหาด้านหน่วยความจำ ให้พิจารณาปรับ max_tokens พารามิเตอร์หรือการลดขนาดชุดของการร้องขอ

2 การแก้ไขปัญหา

  • ข้อผิดพลาด 500/503:ข้อผิดพลาดเหล่านี้โดยทั่วไปบ่งบอกถึงปัญหาบนฝั่งเซิร์ฟเวอร์ (เช่น เซิร์ฟเวอร์ภายในของคุณหยุดทำงานหรือโมเดลไม่ได้โหลดอย่างถูกต้อง)
  • หมดเวลา:ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเครื่องในพื้นที่ของคุณมีทรัพยากรเพียงพอ (CPU, GPU, RAM) เพื่อจัดการกับโมเดล DeepSeek R1 พิจารณาใช้โมเดลที่เล็กกว่าหรือปรับพารามิเตอร์คำขอ

สรุป

การรัน DeepSeek R1 ในเครื่องด้วย Ollama เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการใช้ประโยชน์จาก AI ในขณะที่ยังคงควบคุมความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและประสิทธิภาพของระบบได้อย่างเต็มที่ ด้วยการทำตามขั้นตอนที่ระบุไว้ในคู่มือนี้ คุณสามารถติดตั้ง กำหนดค่า และปรับแต่ง DeepSeek R1 ให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของคุณได้ ไม่ว่าคุณจะเป็นนักพัฒนา นักวิจัย หรือผู้ที่ชื่นชอบ AI การตั้งค่านี้ให้รากฐานที่เชื่อถือได้สำหรับการสำรวจและใช้งานโมเดลภาษาขั้นสูงในเครื่อง

อ่านเพิ่มเติม

500+ โมเดลใน API เดียว

ลดราคาสูงสุด 20%