前排提醒：
1. 本地通过Ollama部署DeepSeek，部署版本为 deepseek-r1:1.5b，若还未进行本地部署，可以参考博客Windows系统上使用Ollama本地部署DeepSeek
2. 线上API使用的是硅基流动（siliconflow）的DeepSeek API，模型名称为 deepseek-ai/DeepSeek-R1
一、Python访问本地部署的DeepSeek
首先要注意，Ollama本地部署DeepSeek服务的默认端口为11434，API接口为 http://127.0.0.1:11434/api/chat ，因此构造好问题、请求参数，接着发送POST请求，最后解析返回结果即可。
可以直接参考以下Python代码：
import requests# Ollama中提供的chat功能的API地址
url = 'http://127.0.0.1:11434/api/chat'
# 要发送的数据
question = "你好！"
data = {"model": "deepseek-r1:1.5b","messages": [{"role": "user","content": question}],"stream": False
}# 发送POST请求
response = requests.post(url, json=data)
# 打印模型的输出文本
print(response.json()["message"]["content"])
运行结果如下：
其中，question 是用户提出的问题，response.json()["message"]["content"] 是 DeepSeek 的回复。
二、Python访问硅基流动DeepSeek API
通过硅基流动API访问DeepSeek和访问本地部署DeepSeek的方式有所不同，可以直接参考以下Python代码：
import requests
import jsonurl = "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions"
question = "你好！"payload = {"model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1","messages": [{"role": "user","content": question}],"stream": False,"max_tokens": 512,"stop": None,"temperature": 0.7,"top_p": 0.7,"top_k": 50,"frequency_penalty": 0.5,"n": 1,"response_format": {"type": "text"},"tools": [{"type": "function","function": {"description": "<string>","name": "<string>","parameters": {},"strict": False}}]
}
headers = {"Authorization": "Bearer <token>","Content-Type": "application/json"
}response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)print(json.loads(response.text)["choices"][0]["message"]["content"])
其中，<token> 要替换为自己在硅基流动官网账户上的 API KEY ，question 是用户提出的问题，json.loads(response.text)["choices"][0]["message"]["content"] 是 DeepSeek 的回复。
我将 <token> 替换为自己的 API KEY 后，运行Python程序的结果如下：
