>在本动手指南中,我将使用DeepSeek-R1模型来构建与Easyocr和Gradio集成的数学拼图求解器。
>我将逐步解释如何构建功能性的Web应用程序,能够使用DeepSeek R1模型的出色推理能力来解决广泛的数学难题并生成有用的解决方案。
>如果您只想获得DeepSeek-R1的概述,我建议您查看此DeepSeek-R1概述。要微调模型,我建议您有关微调DeepSeek-R1的教程。
> deepSeek-r1演示项目:概述设置必要的先决条件。
python 3.8
步骤2:设置DeepSeek-R1 API
!pip install torch gradio pillow easyocr -q
>以下脚本演示了如何与DeepSeek API进行交互以根据用户提示获得响应。请注意,DeepSeek的API与OpenAI的格式兼容,并为API请求使用基本URL。
>您可以直接传递API密钥(不建议出于隐私原因),或者如果使用像我这样的Google Colab,则可以使用秘密功能保存API键。另外,您可以使用环境变量。Import torch from PIL import Image import easyocr import requests import json import gradio as gr
现在设置了API,我们可以处理代码功能。在本节中,我们将处理一个包含逻辑难题的图像,使用OCR提取拼图文本,完善文本,然后将其发送到DeepSeek API进行求解。让我们首先查看代码,然后我解释一下。
>
# DeepSeek API configuration DEEPSEEK_API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions" # If you're using Colab and storing your key in the Secrets tab: from google.colab import userdata API_KEY = userdata.get('SECRET_KEY') # If you are running this code elsewhere then, replace 'YOUR_API_KEY' with your actual DeepSeek API key. Uncomment the following line of code. #API_KEY = 'YOUR_API_KEY'
>输入:用户可以上传图像的Gr.Image组件。
!pip install torch gradio pillow easyocr -q
>
接口:gr.Interface()函数将输入和输出绑定在一起,启动用于用户交互的Web应用程序。
结论
在本教程中,我们使用DeepSeek R1与OCR和Gradio结合使用,以解决数学难题。为了跟上AI中的最新信息,我建议这些博客:
> QWEN 2.5-MAX
以上是DeepSeek-r1演示项目,带有Gradio和Easyocr的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!