DeepSeek Coding Plan教程：API调用+本地部署，2种玩法学不会你打我

兄弟们！！！

DeepSeek Coding Plan教程来了。

我是程序员晚枫，全网30万+粉丝，python-office开源作者。

今天给你讲2种玩法：

1. API调用（简单快）
2. 本地部署（省钱自由）

根据你的情况选择。

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🚀 玩法一：API调用

第一步：获取API Key

1. 访问DeepSeek官网
2. 注册账号
3. 获取API Key

第二步：代码调用

import openai

# 配置DeepSeek API
openai.api_base = "https://api.deepseek.com"
openai.api_key = "你的API Key"

# 调用DeepSeek
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "帮我写一个Python的快速排序"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

第三步：接入IDE

支持VS Code、JetBrains等主流IDE。

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💻 玩法二：本地部署

有一定技术能力的，推荐本地部署。

好处：

• 没有API调用费用
• 数据完全私有
• 可以离线使用

硬件要求

模型大小	最低显存	推荐配置
7B	6GB	GTX 1060+
13B	12GB	RTX 3060+
33B	24GB	RTX 4090+
67B	48GB	多卡服务器

部署步骤

1. 安装Ollama

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

2. 下载模型

ollama pull deepseek-coder:6.7b

3. 运行

ollama run deepseek-coder:6.7b

4. 调用

import openai

openai.api_base = "http://localhost:11434/v1"
openai.api_key = "ollama"

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="deepseek-coder:6.7b",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "帮我写一个Python的快速排序"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

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📊 两种方式对比

维度	API调用	本地部署
上手难度	低	中
费用	API费用	一次性硬件投入
数据安全	数据在云端	完全私有
离线可用	❌	✅
模型更新	自动	手动

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🎯 怎么选？

• 想快速上手 → API调用
• 追求最低成本 → 本地部署
• 有技术能力 → 本地部署
• 不想折腾 → API调用

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💡 最后

DeepSeek的2种玩法，没有优劣之分，只有适合不适合。

根据你的情况选择就好。

我是程序员晚枫，我们下期见。

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