人机协作蓝图：Ciuic云函数 + DeepSeek 的自动化流水线
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在人工智能（AI）技术快速发展的今天，人机协作已经成为许多企业和开发者关注的重点。通过结合云计算和大语言模型（LLM），我们可以构建高效的自动化流水线，从而提升生产力并降低运营成本。本文将探讨如何使用 Ciuic 云函数与 DeepSeek 的大语言模型构建一个端到端的自动化流水线，并提供具体的代码示例。
背景介绍
Ciuic 云函数
Ciuic 是一种无服务器计算平台，允许开发者以事件驱动的方式运行代码，而无需管理底层基础设施。Ciuic 云函数非常适合处理短时间、高并发的任务，例如数据处理、文件转换或触发其他服务。
DeepSeek 大语言模型
DeepSeek 是一家领先的 AI 公司，其开发的大语言模型（如 DeepSeek Gemini）能够生成高质量的文本、进行复杂推理以及执行多模态任务。这些模型可以用于内容生成、对话系统、代码补全等多种场景。
通过将 Ciuic 云函数与 DeepSeek 的 API 集成，我们可以创建一个灵活且强大的自动化流水线，用于解决实际业务问题。
自动化流水线设计
我们的目标是构建一个自动化流水线，该流水线能够接收用户输入（例如一段文本或一个问题），通过调用 DeepSeek 模型生成结果，并将结果存储到数据库中供后续分析。以下是具体的设计步骤：
接收用户请求：通过 HTTP 接口接收用户输入。调用 DeepSeek API：将用户输入发送到 DeepSeek 模型，获取生成的结果。存储结果：将生成的结果保存到数据库中。返回结果：将最终结果返回给用户。为了实现这一目标，我们将使用 Python 编写 Ciuic 云函数，并集成 DeepSeek 的 RESTful API。
技术实现
环境准备
首先，确保安装了以下依赖库：
pip install requests flask sqlalchemyrequests：用于调用 DeepSeek API。flask：用于构建 HTTP 接口。sqlalchemy：用于与数据库交互。此外，您需要申请 DeepSeek 的 API 密钥，并将其保存为环境变量。
步骤 1：接收用户请求
我们使用 Flask 构建一个简单的 HTTP 接口，用于接收用户输入。
from flask import Flask, request, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route('/process', methods=['POST'])def process(): data = request.get_json() if not data or 'input' not in data: return jsonify({'error': 'Missing input'}), 400 user_input = data['input'] # 调用 DeepSeek API result = call_deepseek_api(user_input) if result is None: return jsonify({'error': 'Failed to generate response'}), 500 # 存储结果到数据库 save_to_database(user_input, result) return jsonify({'result': result})if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8080)步骤 2：调用 DeepSeek API
接下来，我们定义一个函数 call_deepseek_api，用于向 DeepSeek 发送请求并获取生成结果。
import osimport requestsDEEPSEEK_API_KEY = os.getenv('DEEPSEEK_API_KEY')DEEPSEEK_URL = "https://api.deepseek.com/v1/generate"def call_deepseek_api(prompt): headers = { 'Authorization': f'Bearer {DEEPSEEK_API_KEY}', 'Content-Type': 'application/json' } payload = { 'prompt': prompt, 'max_tokens': 100, 'temperature': 0.7 } try: response = requests.post(DEEPSEEK_URL, json=payload, headers=headers) response.raise_for_status() result = response.json().get('output', {}).get('text', None) return result except Exception as e: print(f"Error calling DeepSeek API: {e}") return None步骤 3：存储结果到数据库
我们使用 SQLAlchemy 将生成的结果保存到数据库中。假设数据库结构如下：
CREATE TABLE results ( id SERIAL PRIMARY KEY, user_input TEXT NOT NULL, model_output TEXT NOT NULL, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP);以下是 Python 代码实现：
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Text, DateTimefrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom datetime import datetimeBase = declarative_base()class Result(Base): __tablename__ = 'results' id = Column(Integer, primary_key=True) user_input = Column(Text, nullable=False) model_output = Column(Text, nullable=False) created_at = Column(DateTime, default=datetime.utcnow)# 初始化数据库连接DATABASE_URL = "postgresql://user:password@localhost/dbname"engine = create_engine(DATABASE_URL)Session = sessionmaker(bind=engine)Base.metadata.create_all(engine)def save_to_database(user_input, model_output): session = Session() try: new_result = Result(user_input=user_input, model_output=model_output) session.add(new_result) session.commit() except Exception as e: session.rollback() print(f"Error saving to database: {e}") finally: session.close()步骤 4：部署到 Ciuic
将上述代码打包为一个 Ciuic 云函数，并部署到 Ciuic 平台。以下是部署的基本流程：
编写 Dockerfile：
FROM python:3.9-slimWORKDIR /appCOPY requirements.txt requirements.txtRUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txtCOPY . .CMD ["python", "app.py"]创建 Ciuic 函数配置文件：
version: "1.0"functions: - name: deepseek_pipeline runtime: python3.9 handler: app.process environment: DEEPSEEK_API_KEY: your_api_key_here部署到 Ciuic：使用 Ciuic CLI 工具上传代码并部署函数。
测试与验证
完成部署后，可以通过以下方式测试流水线：
使用 Postman 或 cURL 向接口发送请求：
curl -X POST http://<your-ciuic-endpoint>/process \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"input": "What is the capital of France?"}'检查数据库中的记录，确保生成的结果已正确存储。
总结
本文展示了如何通过 Ciuic 云函数与 DeepSeek 的大语言模型构建一个自动化流水线。这种架构不仅提高了系统的灵活性和可扩展性，还为开发者提供了快速实现复杂业务逻辑的能力。未来，随着 AI 技术的进一步发展，类似的架构将在更多领域得到应用，为人机协作开辟新的可能性。
