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Flux模型本地部署入门基础教程(非常详细),Flux本地部署入门到精通,收藏这一篇就够了!

时间:2025-05-14 12:29来源: 作者:admin 点击: 20 次
文章浏览阅读2.1w次,点赞32次,收藏58次。近期,推出了一款更为强大的模型——FLUX。它生成的图像更加逼真,在细节上也更贴合现实世界。Flux 模型以其卓越的生成质量和对多种风格的支持,正成为开源图像生成领域的焦点。与传统模型相比,Flux 能够一站式满足多种风格需求,为创作者节省了切换成本和

### DeepSeek API 调用方法 对于希望利用大型语言模型构建服务的应用开发者而言,了解并掌握DeepSeek API的调用方法至关重要。进入官网完成账户注册后,通过API开放平台获取专属API Key是第一步[^1]。 #### 获取API Key - 注册账号于官方站点:DeepSeek | 深度求索。 - 导航至API开放平台页面。 - 在左侧菜单选择API Keys选项卡。 - 创建新的API Key用于后续请求认证。 #### Python示例代码 一旦拥有了有效的API Key,就可以借助编程语言如Python发起HTTP POST请求来交互数据: ```python import requests url = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions" headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' } data = { "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Tell me about the weather today"}, {"role": "assistant", "content": ""} ], "stream": False, } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) if response.status_code == 200: result = response.json() print(result['choices'][0]['message']['content']) else: print(f"Error {response.status_code}: {response.text}") ``` 此段程序展示了如何发送消息给AI聊天接口,并接收返回的结果。注意替换`YOUR_API_KEY`为实际取得的关键字字符串[^2]。 #### Java环境下的实现方案 除了Python之外,Java也是一种流行的选择。为了简化集成过程,可以考虑采用预编译好的库或工具包,比如Ollama项目提供了便捷的方式来进行安装配置以及与DeepSeek的大规模语言模型互动[^3]。

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