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cherrystudio配置deepseek

时间: 2025-02-02 15:08:48 浏览: 451

### 如何在CherryStudio中配置DeepSeek 为了使CherryStudio能够与DeepSeek协同工作，需先完成几个必要的设置。首先，确保已成功安装并运行了CherryStudio环境[^1]。 #### 安装依赖库由于DeepSeek可能需要特定版本的Python和其他软件包支持，在开始之前应确认这些依赖项已经就绪。通常情况下，可以通过`requirements.txt`文件来管理项目所需的全部外部库： ```bash pip install -r requirements.txt ``` #### 下载并准备DeepSeek模型鉴于DeepSeek提供了可本地部署的离线模型选项，建议下载官方发布的最新稳定版R1模型，并将其放置在一个易于访问的位置。此操作可以有效避免因远程服务器不稳定而导致的服务中断问题[^2]。 #### 配置CherryStudio集成DeepSeek 接下来，在CherryStudio内部创建一个新的API接口或服务端点用于调用DeepSeek功能。具体实现方式取决于所使用的编程语言和技术栈；对于基于Python的应用程序来说，Flask框架是一个不错的选择。下面给出了一段简单的示例代码展示如何通过HTTP请求触发DeepSeek处理逻辑： ```python from flask import Flask, request, jsonify import deepseek # 假设deepseek是预先导入的一个模块 app = Flask(__name__) @app.route('/process', methods=['POST']) def process(): data = request.json['data'] result = deepseek.process(data) return jsonify({"result": result}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` 这段代码展示了如何接收来自客户端的数据输入并通过调用`deepseek.process()`函数来进行实际计算。最终的结果将以JSON格式返回给发起请求的一方。

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