Làm thế nào để chạy DeepSeek R1 cục bộ với CometAPI? Hướng dẫn từng bước

CometAPI
AnnaMar 28, 2025
Làm thế nào để chạy DeepSeek R1 cục bộ với CometAPI? Hướng dẫn từng bước

Việc chạy các mô hình AI mạnh mẽ tại địa phương giúp bạn kiểm soát dữ liệu tốt hơn, giảm độ trễ và tiết kiệm chi phí hơn, đặc biệt là khi làm việc trên các dự án có nhu cầu cao. DeepSeek R1, một mô hình ngôn ngữ hiện đại được thiết kế cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), cũng không phải là ngoại lệ. Bằng cách sử dụng công cụ truy cập một cửa để giao tiếp trực tiếp với API DeepSeek, người dùng có thể dễ dàng tích hợp, quản lý và chạy DeepSeek R1 trên máy cục bộ của họ với thiết lập tối thiểu.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khám phá cách bạn có thể chạy DeepSeek R1 cục bộ sử dụng Sao chổiAPI, công cụ truy cập một cửa cho API DeepSeek. Chúng tôi sẽ hướng dẫn cài đặt, cấu hình và sử dụng thực tế, đảm bảo bạn có thể khai thác toàn bộ sức mạnh của DeepSeek R1 mà không cần đến sự phức tạp của việc triển khai đám mây hoặc thời gian chạy của bên thứ ba như Ollama.

DeepSeek R1

DeepSeek R1 là gì?

DeepSeek R1 là một mô hình AI tiên tiến được thiết kế cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) như tạo văn bản, tóm tắt và trả lời câu hỏi. Được xây dựng trên kiến ​​trúc dựa trên bộ chuyển đổi, nó cung cấp khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ mạnh mẽ. Là mã nguồn mở, DeepSeek R1 cho phép tinh chỉnh và tùy chỉnh, biến nó thành một giải pháp linh hoạt cho các nhà phát triển.

CometAPI là gì?

Sao chổiAPI là một tiện ích hoặc giao diện được thiết kế để đơn giản hóa quá trình tương tác với API DeepSeek. Thay vì cấu hình thủ công các yêu cầu HTTP hoặc xử lý nhiều thư viện, công cụ này sẽ tóm tắt phần lớn sự phức tạp, cung cấp một cách đơn giản và thân thiện với người dùng để truy cập chức năng của DeepSeek.

Các tính năng chính của công cụ truy cập một cửa bao gồm:

  • Giao diện hợp nhất: Một lệnh hoặc tập lệnh đơn giản để khởi tạo và quản lý các cuộc gọi API.
  • Quản lý khóa API: Xử lý xác thực một cách an toàn, do đó người dùng không cần phải xử lý thủ công khóa hoặc mã thông báo.
  • Truy cập địa phương: Giúp chạy mô hình dễ dàng trên máy cục bộ của bạn hoặc máy chủ tự lưu trữ.

Thiết lập DeepSeek R1 với CometAPI

Bước 1. Điều kiện tiên quyết

Trước khi cài đặt DeepSeek R1 và CometAPI, hãy đảm bảo hệ thống của bạn đáp ứng các yêu cầu sau:

  • Hệ điều hành: Windows, macOS hoặc Linux
  • Phần cứng: RAM ít nhất 16GB (khuyến nghị 32GB trở lên để có hiệu suất tối ưu)
  • GPU (Tùy chọn): GPU NVIDIA chuyên dụng hỗ trợ CUDA để tăng tốc
  • con trăn: Phiên bản 3.8 trở lên

Bước 2. Cài đặt các phụ thuộc

Để tương tác với API DeepSeek trực tiếp, bạn cần cài đặt các thư viện cần thiết. Các thư viện phổ biến nhất cho tương tác API trong Python là requests hoặc SDK do DeepSeek cung cấp (nếu có).

Đầu tiên, hãy cài đặt requests để thực hiện yêu cầu HTTP tới API (nếu không sử dụng SDK):

pip install requests

Bước 3. Thiết lập DeepSeek R1 cục bộ (Sử dụng API được cấu hình sẵn)

Nếu bạn đang tận dụng một API DeepSeek được lưu trữ trên đám mây hoặc nội bộ, tất cả những gì bạn cần là URL API và thông tin xác thực (khóa API hoặc mã thông báo). Tài liệu API sẽ cung cấp thông tin chi tiết để giúp bạn bắt đầu nhanh chóng.

Cách gọi DeepSeek R1 API từ CometAPI

  • 1.Đăng nhập đến cometapi.com. Nếu bạn chưa phải là người dùng của chúng tôi, vui lòng đăng ký trước
  • 2.Nhận khóa API thông tin xác thực truy cập của giao diện. Nhấp vào “Thêm mã thông báo” tại mã thông báo API trong trung tâm cá nhân, lấy khóa mã thông báo: sk-xxxxx và gửi.
    1. Lấy url của trang web này: https://api.cometapi.com/
    1. Chọn điểm cuối DeepSeek R1 để gửi yêu cầu API và thiết lập nội dung yêu cầu. Phương thức yêu cầu và nội dung yêu cầu được lấy từ tài liệu API trang web của chúng tôi. Trang web của chúng tôi cũng cung cấp xét nghiệm Apifox để thuận tiện cho bạn.
    1. Xử lý phản hồi API để nhận được câu trả lời đã tạo. Sau khi gửi yêu cầu API, bạn sẽ nhận được đối tượng JSON chứa nội dung hoàn thành đã tạo.

Chi tiết hơn tham khảo tại API DeepSeek R1.

Bước 4: Truy cập API DeepSeek R1

Bây giờ bạn sẽ tương tác với API DeepSeek R1 bằng cách gửi yêu cầu đến máy chủ cục bộ hoặc từ xa mà bạn thiết lập.

Sử dụng cơ bản với Python requests:

1.Xác định Điểm cuối API và Tham số:

Thay thế localhost với URL API CometAPI. (Điểm cuối ví dụ: http://localhost:8000/v1/generate.)

Các khách hàng khác nhau có thể cần thử các địa chỉ sau:

2.Chuẩn bị yêu cầu:Đối với yêu cầu tạo văn bản cơ bản, bạn sẽ gửi lời nhắc đến API và nhận được phản hồi.

Sau đây là một tập lệnh Python đơn giản để tương tác với 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}")

Giải thích về các tham số yêu cầu:

  • model: Tên mô hình, sẽ là deepseek-r1 trong trường hợp này.
  • prompt: Văn bản hoặc câu hỏi bạn gửi đến mô hình để được phản hồi.
  • max_tokens: Độ dài tối đa của phản hồi.
  • temperature: Kiểm soát tính sáng tạo của phản hồi của mô hình (giá trị cao hơn có nghĩa là tính ngẫu nhiên cao hơn).
  • Xác thực: Khóa API, hãy đưa nó vào tiêu đề yêu cầu.

Bước 5: Xử lý phản hồi

Phản hồi từ API thường sẽ chứa đầu ra được tạo ra của mô hình. Bạn có thể in hoặc xử lý dữ liệu này dựa trên nhu cầu ứng dụng của mình. Trong ví dụ trước, đầu ra sẽ được in trực tiếp. Sau đây là một ví dụ về định dạng phản hồi:

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

Bạn có thể phân tích cú pháp đầu ra này và sử dụng nó cho phù hợp trong ứng dụng của mình.

Bước 6: Tối ưu hóa và khắc phục sự cố

1. Tối ưu hóa Hiệu suất

Nếu bạn đang chạy DeepSeek R1 cục bộ với GPU, hãy đảm bảo rằng bạn đang sử dụng tăng tốc phần cứng. Đối với các thiết lập lưu trữ trên đám mây, hãy kiểm tra xem nhà cung cấp có hỗ trợ tăng tốc GPU hay cấu hình hiệu suất cao không.

Nếu bạn đang gặp phải vấn đề về bộ nhớ, hãy cân nhắc điều chỉnh max_tokens tham số hoặc giảm kích thước lô yêu cầu.

KHAI THÁC. Xử lý sự cố

  • Lỗi 500/503: Những lỗi này thường chỉ ra sự cố ở phía máy chủ (ví dụ: máy chủ cục bộ của bạn bị hỏng hoặc mô hình không được tải đúng cách).
  • Hết giờ: Đảm bảo máy cục bộ của bạn có đủ tài nguyên (CPU, GPU, RAM) để xử lý mô hình DeepSeek R1. Cân nhắc sử dụng các mô hình nhỏ hơn hoặc điều chỉnh các tham số yêu cầu.

Kết luận

Chạy DeepSeek R1 cục bộ với Ollama là một cách mạnh mẽ để tận dụng AI trong khi vẫn duy trì toàn quyền kiểm soát quyền riêng tư dữ liệu và hiệu suất hệ thống. Bằng cách làm theo các bước được nêu trong hướng dẫn này, bạn có thể cài đặt, cấu hình và tối ưu hóa DeepSeek R1 để phù hợp với nhu cầu cụ thể của mình. Cho dù bạn là nhà phát triển, nhà nghiên cứu hay người đam mê AI, thiết lập này cung cấp nền tảng đáng tin cậy để khám phá và triển khai các mô hình ngôn ngữ nâng cao cục bộ.

Đọc thêm

500+ Mô hình trong Một API

Giảm giá lên đến 20%