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基于 DeepSeek 開放平臺的 API 調(diào)用

DeepSeek 提供了強大的開放平臺，開發(fā)者可以通過 API 進行語音處理。以下是基于 DeepSeek 平臺的整合步驟。

注冊 API Key 并配置

訪問 DeepSeek 開放平臺。
注冊賬號并創(chuàng)建 API Key，確保妥善保存。

以下是示例圖片展示了 API Key 的生成過程：

API Key 生成

Spring Boot 項目依賴配置

在 Spring Boot 項目中，通過 Maven 引入 spring-ai-openai-spring-boot-starter 依賴：


    org.springframework.ai
    spring-ai-openai-spring-boot-starter
    1.0.0-M5

修改配置文件，添加 API Key 和模型信息：

spring:
  ai:
    openai:
      base-url: https://api.deepseek.com/v1
      api-key: sk-your-deepseek-key-here
      chat.options:
        model: deepseek-chat

實現(xiàn)代碼邏輯

以下代碼展示了如何通過 API 調(diào)用 DeepSeek 模型實現(xiàn)語音識別：

@RestController
public class ChatController {

    @Resource
    private OpenAiChatModel chatModel;

    @GetMapping("/chat")
    public ChatResponse chat(String message) {
        // 調(diào)用 DeepSeek 模型
        Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
        return chatModel.call(prompt);
    }
}

API 調(diào)用成功后，返回的結(jié)果可以直接用于后續(xù)處理。

API 調(diào)用結(jié)果

本地化私有部署 DeepSeek R1 模型

對于需要高性能和數(shù)據(jù)隱私的場景，可以選擇本地部署 DeepSeek 模型。

安裝 Ollama 工具

下載并安裝 Ollama。
使用以下命令拉取 DeepSeek R1 模型：

ollama pull deepseek-r1:8b
ollama list deepseek

以下是 Ollama 安裝成功后的界面截圖：

Ollama 部署界面

修改 Spring Boot 項目配置

添加 Ollama Starter 依賴：


    org.springframework.ai
    spring-ai-ollama-spring-boot-starter
    0.8.1

配置文件中指定本地模型：

spring:
  ai:
    ollama:
      base-url: http://localhost:11434
      chat:
        model: deepseek-r1:8b

本地調(diào)用代碼

以下代碼展示了如何調(diào)用本地模型實現(xiàn)語音處理功能：

@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class LocalChatController {

    @Resource
    private ChatClient chatClient;

    @GetMapping("/chat")
    public ResponseEntity<Flux> chat(@RequestParam("message") String message) {
        Flux response = chatClient.prompt(message).stream().content();
        return ResponseEntity.ok(response);
    }
}

通過本地模型，可以實現(xiàn)快速響應(yīng)，同時保障數(shù)據(jù)安全。

高級功能與優(yōu)化

多線程處理語音任務(wù)

為了提升性能，可以通過多線程技術(shù)并發(fā)處理多個語音任務(wù)。例如：

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5);
List<Future> results = new ArrayList();
for (String audio : audioFiles) {
    results.add(executor.submit(() -> model.recognize(audio)));
}

模型優(yōu)化與定制化

可通過微調(diào)模型或蒸餾技術(shù)，優(yōu)化 DeepSeek 模型以適應(yīng)特定場景需求。

常見問題解答 (FAQ)

FAQ

問：如何獲取 DeepSeek 的免費試用 API Key？
- 答：訪問 DeepSeek 開放平臺，注冊即可獲取免費 API Key。
問：本地部署模型的硬件要求是什么？
- 答：建議使用至少 16GB 內(nèi)存和 4 核 CPU 的計算機，GPU 支持可顯著提升性能。
問：如何處理識別結(jié)果的錯誤率？
- 答：可以嘗試調(diào)整輸入音頻的質(zhì)量或使用更高精度的模型版本。
問：Spring Boot 項目中如何調(diào)試 API 調(diào)用？
- 答：建議使用 Postman 或 Insomnia 工具測試 API 調(diào)用，并檢查日志輸出。
問：是否支持其他語言的語音識別？
- 答：Deep Voice 支持多種語言的訓(xùn)練模型，請根據(jù)需求選擇合適的模型。