老六哥的小提示:我们可能不会被AI轻易淘汰,但是会被“会使用AI的人”淘汰。
DeepSeek是一款基于先进推理技术的大型语言模型,能够根据用户提供的简洁提示词生成高质
曾经有外媒评价说:DeepSeek盗用了openAI的技术,或者DeepSeek是使用了chatGPT的数据进行“蒸馏”获得的?
是这样的吗?
本文将通过分析一段代码,探讨 OpenAI 与 DeepSeek 之间的关系,以及这种 API 兼容性背后的技术逻辑和商业意义。我们将从代码的细节入手,逐步展开对人工智能服务未来发展的思考。
代码解析
首先,让我们先回顾一下DeepSeek的API文档中的一段代码:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.deepseek.com/",
api_key="<YOUR_API_KEY>"
)
completion = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "请你扮演一个刚从美国留学回国的人,说话时候会故意中文夹杂部分英文单词,显得非常fancy,对话中总是带有很强的优越感。"
},
{
"role": "user",
"content": "美国的饮食还习惯么。"
}
]
)
print(completion.choices[0].message.content)
OpenAI 客户端库
代码的第一行 from openai import OpenAI
导入了 OpenAI 的 Python 客户端库。这个库是 OpenAI 提供的一个工具,用于简化与 OpenAI API 的交互。通过这个库,开发者可以轻松地调用 OpenAI 的各种模型,如 GPT-3、GPT-4 等,进行文本生成、对话、翻译等任务。
客户端实例化
接下来,代码创建了一个 OpenAI 客户端实例:
client = OpenAI(
base_url="https://api.deepseek.com/",
api_key="<YOUR_API_KEY>"
)
这里的关键在于 base_url
参数被设置为 "
https://api.deepseek.com/
"
,而不是 OpenAI 的默认 API 地址。这意味着所有的 API 请求都会被发送到 DeepSeek 的服务器,而不是 OpenAI 的服务器。这种设计使得开发者可以使用 OpenAI 的客户端库来调用 DeepSeek 的服务,而不需要重新学习一套新的 API 接口。
开发者应该都清楚这么设计的目的(方便兼容、方便更改服务器等),下文再进行详细阐述。
调用 DeepSeek 的聊天模型
在创建了客户端实例之后,代码调用了 client.chat.completions.create
方法来生成对话完成:
completion = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "请你扮演一个刚从美国留学回国的人,说话时候会故意中文夹杂部分英文单词,显得非常fancy,对话中总是带有很强的优越感。"
},
{
"role": "user",
"content": "美国的饮食还习惯么。"
}
]
)
这里,model
参数被设置为 "deepseek-chat"
,这表明使用的是 DeepSeek 的聊天模型,而不是 OpenAI 的 GPT 模型。messages
参数则定义了对话的上下文,包括系统提示和用户输入。
输出结果
最后,代码输出了生成的对话内容:
print(completion.choices[0].message.content)
这部分代码将生成的对话内容打印到控制台,供开发者查看和使用。
API 兼容性的意义
通过这段代码,我们可以看到 DeepSeek 提供了一种与 OpenAI API 兼容的接口。这种兼容性有以下几个重要意义:
降低开发者的学习成本
对于已经熟悉 OpenAI API 的开发者来说,使用 DeepSeek 的服务几乎不需要额外的学习成本。他们可以继续使用熟悉的 OpenAI 客户端库,只需将 base_url
设置为 DeepSeek 的 API 地址即可。这种无缝切换的体验大大降低了开发者的学习成本,使得他们能够更快地将 DeepSeek 的服务集成到自己的应用中。
促进市场竞争
API 兼容性不仅对开发者有利,也对整个市场有利。通过提供与 OpenAI 兼容的接口,DeepSeek 能够吸引那些对 OpenAI 服务不满意或希望尝试其他选择的开发者。这种竞争有助于推动人工智能技术的进步,促使各个平台不断提升自己的服务质量。
技术标准化
API 兼容性还促进了技术标准化。随着越来越多的平台提供与 OpenAI 兼容的接口,开发者可以更容易地在不同的服务之间切换,而不需要担心接口的差异。这种标准化有助于推动整个行业的发展,使得人工智能技术能够更快地普及和应用。
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