Så här använder du DeepSeek-R1-resonemangsmodellen

Viktigt!

Objekt markerade (förhandsversion) i den här artikeln är för närvarande i offentlig förhandsversion. Den här förhandsversionen tillhandahålls utan ett serviceavtal och vi rekommenderar det inte för produktionsarbetsbelastningar. Vissa funktioner kanske inte stöds eller kan vara begränsade. Mer information finns i Kompletterande villkor för användning av Microsoft Azure-förhandsversioner.

I den här artikeln får du lära dig mer om DeepSeek-R1 och hur du använder dem. DeepSeek-R1 utmärker sig för att resonera med hjälp av en stegvis utbildningsprocess, till exempel språk, vetenskapligt resonemang och kodningsuppgifter. Den har totalt 671B parametrar med 37B aktiva parametrar och en kontextlängd på 128 000.

Viktigt!

Modeller som är i förhandsversion markeras som förhandsversioner på sina modellkort i modellkatalogen.

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 bygger på förloppet för tidigare resonemangsfokuserade modeller som förbättrade prestanda genom att utöka CoT-resonemanget (Chain-of-Thought). DeepSeek-R1 tar saker och ting vidare genom att kombinera förstärkningsinlärning (RL) med finjustering på noggrant valda datamängder. Det utvecklades från en tidigare version, DeepSeek-R1-Zero, som enbart förlitade sig på RL och visade starka resonemangsfärdigheter men hade problem som svårläst utdata och språkinkonsekvenser. För att åtgärda dessa begränsningar innehåller DeepSeek-R1 en liten mängd kallstartsdata och följer en förfinad träningspipeline som blandar resonemangsorienterad RL med övervakad finjustering på utvalda datamängder, vilket resulterar i en modell som uppnår toppmodern prestanda på resonemangsmått.

Du kan lära dig mer om modellerna i respektive modellkort:

• DeepSeek-R1

Förutsättningar

Om du vill använda DeepSeek-R1 med Azure AI Foundry behöver du följande förutsättningar:

En modelldistribution

Distribution till serverlösa API:er

DeepSeek-R1 kan distribueras till serverlösa API-slutpunkter med betala per användning-fakturering. Den här typen av distribution ger ett sätt att använda modeller som ett API utan att vara värd för dem i din prenumeration, samtidigt som den företagssäkerhet och efterlevnad som organisationer behöver bevaras.

Distribution till en serverlös API-slutpunkt kräver inte kvot från din prenumeration. Om din modell inte redan har distribuerats använder du Azure AI Studio, Azure Machine Learning SDK för Python, Azure CLI eller ARM-mallar för att distribuera modellen som ett serverlöst API.

Distribuera modellen till serverlösa API-slutpunkter

Inferenspaketet installerat

Du kan använda förutsägelser från den här modellen med hjälp azure-ai-inference av paketet med Python. För att installera det här paketet behöver du följande krav:

• Python 3.8 eller senare installerat, inklusive pip.
• Slutpunkts-URL:en. Om du vill skapa klientbiblioteket måste du skicka in slutpunkts-URL:en. Slutpunkts-URL:en har formuläret https://your-host-name.your-azure-region.inference.ai.azure.com, där your-host-name är värdnamnet för din unika modelldistribution och your-azure-region är den Azure-region där modellen distribueras (till exempel eastus2).
• Beroende på din modelldistribution och autentiseringsinställning behöver du antingen en nyckel för att autentisera mot tjänsten eller autentiseringsuppgifter för Microsoft Entra-ID. Nyckeln är en sträng på 32 tecken.

När du har dessa förutsättningar installerar du Azure AI-slutsatsdragningspaketet med följande kommando:

pip install azure-ai-inference

Läs mer om Azure AI-slutsatsdragningspaketet och referensen.

Arbeta med chattens slutföranden

I det här avsnittet använder du Azure AI-modellinferens-API :et med en modell för chattavslut för chatt.

Dricks

Med AZURE AI-modellinferens-API:et kan du prata med de flesta modeller som distribueras i Azure AI Foundry med samma kod och struktur, inklusive DeepSeek-R1.

Skapa en klient för att använda modellen

Skapa först klienten för att använda modellen. I följande kod används en slutpunkts-URL och nyckel som lagras i miljövariabler.

import os
from azure.ai.inference import ChatCompletionsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

client = ChatCompletionsClient(
    endpoint=os.environ["AZURE_INFERENCE_ENDPOINT"],
    credential=AzureKeyCredential(os.environ["AZURE_INFERENCE_CREDENTIAL"]),
)

Hämta modellens funktioner

Vägen /info returnerar information om den modell som distribueras till slutpunkten. Returnera modellens information genom att anropa följande metod:

model_info = client.get_model_info()

Svaret är följande:

print("Model name:", model_info.model_name)
print("Model type:", model_info.model_type)
print("Model provider name:", model_info.model_provider_name)

Model name: DeepSeek-R1
Model type: chat-completions
Model provider name: DeepSeek

Skapa en begäran om att chatten ska slutföras

I följande exempel visas hur du kan skapa en grundläggande begäran om att slutföra chatten till modellen.

from azure.ai.inference.models import SystemMessage, UserMessage

response = client.complete(
    messages=[
        SystemMessage(content="You are a helpful assistant."),
        UserMessage(content="How many languages are in the world?"),
    ],
)

Svaret är följande, där du kan se modellens användningsstatistik:

print("Response:", response.choices[0].message.content)
print("Model:", response.model)
print("Usage:")
print("\tPrompt tokens:", response.usage.prompt_tokens)
print("\tTotal tokens:", response.usage.total_tokens)
print("\tCompletion tokens:", response.usage.completion_tokens)

Response: As of now, it's estimated that there are about 7,000 languages spoken around the world. However, this number can vary as some languages become extinct and new ones develop. It's also important to note that the number of speakers can greatly vary between languages, with some having millions of speakers and others only a few hundred.
Model: DeepSeek-R1
Usage: 
  Prompt tokens: 19
  Total tokens: 91
  Completion tokens: 72

usage Granska avsnittet i svaret för att se antalet token som används för prompten, det totala antalet token som genererats och antalet token som används för slutförandet.

Förstå resonemang

Vissa resonemangsmodeller, till exempel DeepSeek-R1, genererar slutföranden och inkluderar resonemanget bakom det. Det resonemang som är associerat med slutförandet ingår i svarets innehåll i taggarna <think> och </think>. Modellen kan välja vilka scenarier som ska generera resonemangsinnehåll. Till exempel:

response = client.complete(
    messages=[
        SystemMessage(content="You are a helpful assistant."),
        UserMessage(content="How many languages are in the world?"),
    ],
)

Du kan extrahera resonemangsinnehållet från svaret för att förstå modellens tankeprocess på följande sätt:

import re

match = re.match(r"<think>(.*?)</think>(.*)", response.choices[0].message.content, re.DOTALL)

print("Response:", )
if match:
    print("\tThinking:", match.group(1))
    print("\tAnswer:", match.group(2))
else:
    print("\tAnswer:", response.choices[0].message.content)
print("Model:", response.model)
print("Usage:")
print("\tPrompt tokens:", response.usage.prompt_tokens)
print("\tTotal tokens:", response.usage.total_tokens)
print("\tCompletion tokens:", response.usage.completion_tokens)

Thinking: Okay, the user is asking how many languages exist in the world. I need to provide a clear and accurate answer. Let's start by recalling the general consensus from linguistic sources. I remember that the number often cited is around 7,000, but maybe I should check some reputable organizations.\n\nEthnologue is a well-known resource for language data, and I think they list about 7,000 languages. But wait, do they update their numbers? It might be around 7,100 or so. Also, the exact count can vary because some sources might categorize dialects differently or have more recent data. \n\nAnother thing to consider is language endangerment. Many languages are endangered, with some having only a few speakers left. Organizations like UNESCO track endangered languages, so mentioning that adds context. Also, the distribution isn't even. Some countries have hundreds of languages, like Papua New Guinea with over 800, while others have just a few. \n\nA user might also wonder why the exact number is hard to pin down. It's because the distinction between a language and a dialect can be political or cultural. For example, Mandarin and Cantonese are considered dialects of Chinese by some, but they're mutually unintelligible, so others classify them as separate languages. Also, some regions are under-researched, making it hard to document all languages. \n\nI should also touch on language families. The 7,000 languages are grouped into families like Indo-European, Sino-Tibetan, Niger-Congo, etc. Maybe mention a few of the largest families. But wait, the question is just about the count, not the families. Still, it's good to provide a bit more context. \n\nI need to make sure the information is up-to-date. Let me think – recent estimates still hover around 7,000. However, languages are dying out rapidly, so the number decreases over time. Including that note about endangerment and language extinction rates could be helpful. For instance, it's often stated that a language dies every few weeks. \n\nAnother point is sign languages. Does the count include them? Ethnologue includes some, but not all sources might. If the user is including sign languages, that adds more to the count, but I think the 7,000 figure typically refers to spoken languages. For thoroughness, maybe mention that there are also over 300 sign languages. \n\nSummarizing, the answer should state around 7,000, mention Ethnologue's figure, explain why the exact number varies, touch on endangerment, and possibly note sign languages as a separate category. Also, a brief mention of Papua New Guinea as the most linguistically diverse country. \n\nWait, let me verify Ethnologue's current number. As of their latest edition (25th, 2022), they list 7,168 living languages. But I should check if that's the case. Some sources might round to 7,000. Also, SIL International publishes Ethnologue, so citing them as reference makes sense. \n\nOther sources, like Glottolog, might have a different count because they use different criteria. Glottolog might list around 7,000 as well, but exact numbers vary. It's important to highlight that the count isn't exact because of differing definitions and ongoing research. \n\nIn conclusion, the approximate number is 7,000, with Ethnologue being a key source, considerations of endangerment, and the challenges in counting due to dialect vs. language distinctions. I should make sure the answer is clear, acknowledges the variability, and provides key points succinctly.

Answer: The exact number of languages in the world is challenging to determine due to differences in definitions (e.g., distinguishing languages from dialects) and ongoing documentation efforts. However, widely cited estimates suggest there are approximately **7,000 languages** globally.
Model: DeepSeek-R1
Usage: 
  Prompt tokens: 11
  Total tokens: 897
  Completion tokens: 886

Strömma innehåll

Som standard returnerar API:et för slutförande hela det genererade innehållet i ett enda svar. Om du genererar långa slutföranden kan det ta många sekunder att vänta på svaret.

Du kan strömma innehållet för att hämta det när det genereras. Med strömmande innehåll kan du börja bearbeta slutförandet när innehållet blir tillgängligt. Det här läget returnerar ett objekt som strömmar tillbaka svaret som databaserade serverutskickade händelser. Extrahera segment från deltafältet i stället för meddelandefältet.

result = client.complete(
    messages=[
        SystemMessage(content="You are a helpful assistant."),
        UserMessage(content="How many languages are in the world?"),
    ],
    temperature=0,
    top_p=1,
    max_tokens=2048,
    stream=True,
)

Om du vill strömma slutföranden anger stream=True du när du anropar modellen.

Om du vill visualisera utdata definierar du en hjälpfunktion för att skriva ut strömmen.

def print_stream(result):
    """
    Prints the chat completion with streaming.
    """
    for update in result:
        if update.choices:
            print(update.choices[0].delta.content, end="")

Du kan visualisera hur strömning genererar innehåll:

print_stream(result)

Tillämpa innehållssäkerhet

Azure AI-modellinferens-API:et stöder Azure AI-innehållssäkerhet. När du använder distributioner med Azure AI-innehållssäkerhet aktiverad passerar indata och utdata genom en uppsättning klassificeringsmodeller som syftar till att identifiera och förhindra utdata från skadligt innehåll. Systemet för innehållsfiltrering (förhandsversion) identifierar och vidtar åtgärder för specifika kategorier av potentiellt skadligt innehåll i både inkommande prompter och slutföranden av utdata.

I följande exempel visas hur du hanterar händelser när modellen identifierar skadligt innehåll i indataprompten och innehållssäkerhet är aktiverat.

from azure.ai.inference.models import AssistantMessage, UserMessage, SystemMessage

try:
    response = client.complete(
        messages=[
            SystemMessage(content="You are an AI assistant that helps people find information."),
            UserMessage(content="Chopping tomatoes and cutting them into cubes or wedges are great ways to practice your knife skills."),
        ]
    )

    print(response.choices[0].message.content)

except HttpResponseError as ex:
    if ex.status_code == 400:
        response = ex.response.json()
        if isinstance(response, dict) and "error" in response:
            print(f"Your request triggered an {response['error']['code']} error:\n\t {response['error']['message']}")
        else:
            raise
    raise

Dricks

Mer information om hur du kan konfigurera och kontrollera säkerhetsinställningar för Azure AI-innehåll finns i säkerhetsdokumentationen för Azure AI-innehåll.

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 bygger på förloppet för tidigare resonemangsfokuserade modeller som förbättrade prestanda genom att utöka CoT-resonemanget (Chain-of-Thought). DeepSeek-R1 tar saker och ting vidare genom att kombinera förstärkningsinlärning (RL) med finjustering på noggrant valda datamängder. Det utvecklades från en tidigare version, DeepSeek-R1-Zero, som enbart förlitade sig på RL och visade starka resonemangsfärdigheter men hade problem som svårläst utdata och språkinkonsekvenser. För att åtgärda dessa begränsningar innehåller DeepSeek-R1 en liten mängd kallstartsdata och följer en förfinad träningspipeline som blandar resonemangsorienterad RL med övervakad finjustering på utvalda datamängder, vilket resulterar i en modell som uppnår toppmodern prestanda på resonemangsmått.

Du kan lära dig mer om modellerna i respektive modellkort:

• DeepSeek-R1

Förutsättningar

Om du vill använda DeepSeek-R1 med Azure AI Foundry behöver du följande förutsättningar:

En modelldistribution

Distribution till serverlösa API:er

DeepSeek-R1 kan distribueras till serverlösa API-slutpunkter med betala per användning-fakturering. Den här typen av distribution ger ett sätt att använda modeller som ett API utan att vara värd för dem i din prenumeration, samtidigt som den företagssäkerhet och efterlevnad som organisationer behöver bevaras.

Distribution till en serverlös API-slutpunkt kräver inte kvot från din prenumeration. Om din modell inte redan har distribuerats använder du Azure AI Studio, Azure Machine Learning SDK för Python, Azure CLI eller ARM-mallar för att distribuera modellen som ett serverlöst API.

Distribuera modellen till serverlösa API-slutpunkter

Inferenspaketet installerat

Du kan använda förutsägelser från den här modellen med hjälp @azure-rest/ai-inference av paketet från npm. För att installera det här paketet behöver du följande krav:

• LTS-versioner av Node.js med npm.
• Slutpunkts-URL:en. Om du vill skapa klientbiblioteket måste du skicka in slutpunkts-URL:en. Slutpunkts-URL:en har formuläret https://your-host-name.your-azure-region.inference.ai.azure.com, där your-host-name är värdnamnet för din unika modelldistribution och your-azure-region är den Azure-region där modellen distribueras (till exempel eastus2).
• Beroende på din modelldistribution och autentiseringsinställning behöver du antingen en nyckel för att autentisera mot tjänsten eller autentiseringsuppgifter för Microsoft Entra-ID. Nyckeln är en sträng på 32 tecken.

När du har dessa förutsättningar installerar du Azure Inference-biblioteket för JavaScript med följande kommando:

npm install @azure-rest/ai-inference

Arbeta med chattens slutföranden

I det här avsnittet använder du Azure AI-modellinferens-API :et med en modell för chattavslut för chatt.

Dricks

Med AZURE AI-modellinferens-API:et kan du prata med de flesta modeller som distribueras i Azure AI Foundry med samma kod och struktur, inklusive DeepSeek-R1.

Skapa en klient för att använda modellen

Skapa först klienten för att använda modellen. I följande kod används en slutpunkts-URL och nyckel som lagras i miljövariabler.

import ModelClient from "@azure-rest/ai-inference";
import { isUnexpected } from "@azure-rest/ai-inference";
import { AzureKeyCredential } from "@azure/core-auth";

const client = new ModelClient(
    process.env.AZURE_INFERENCE_ENDPOINT, 
    new AzureKeyCredential(process.env.AZURE_INFERENCE_CREDENTIAL)
);

Hämta modellens funktioner

Vägen /info returnerar information om den modell som distribueras till slutpunkten. Returnera modellens information genom att anropa följande metod:

var model_info = await client.path("/info").get()

Svaret är följande:

console.log("Model name: ", model_info.body.model_name)
console.log("Model type: ", model_info.body.model_type)
console.log("Model provider name: ", model_info.body.model_provider_name)

Model name: DeepSeek-R1
Model type: chat-completions
Model provider name: DeepSeek

Skapa en begäran om att chatten ska slutföras

I följande exempel visas hur du kan skapa en grundläggande begäran om att slutföra chatten till modellen.

var messages = [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant" },
    { role: "user", content: "How many languages are in the world?" },
];

var response = await client.path("/chat/completions").post({
    body: {
        messages: messages,
    }
});

Svaret är följande, där du kan se modellens användningsstatistik:

if (isUnexpected(response)) {
    throw response.body.error;
}

console.log("Response: ", response.body.choices[0].message.content);
console.log("Model: ", response.body.model);
console.log("Usage:");
console.log("\tPrompt tokens:", response.body.usage.prompt_tokens);
console.log("\tTotal tokens:", response.body.usage.total_tokens);
console.log("\tCompletion tokens:", response.body.usage.completion_tokens);

Response: As of now, it's estimated that there are about 7,000 languages spoken around the world. However, this number can vary as some languages become extinct and new ones develop. It's also important to note that the number of speakers can greatly vary between languages, with some having millions of speakers and others only a few hundred.
Model: DeepSeek-R1
Usage: 
  Prompt tokens: 19
  Total tokens: 91
  Completion tokens: 72

usage Granska avsnittet i svaret för att se antalet token som används för prompten, det totala antalet token som genererats och antalet token som används för slutförandet.

Förstå resonemang

Vissa resonemangsmodeller, till exempel DeepSeek-R1, genererar slutföranden och inkluderar resonemanget bakom det. Det resonemang som är associerat med slutförandet ingår i svarets innehåll i taggarna <think> och </think>. Modellen kan välja vilka scenarier som ska generera resonemangsinnehåll. Till exempel:

var messages = [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant" },
    { role: "user", content: "How many languages are in the world?" },
];

var response = await client.path("/chat/completions").post({
    body: {
        messages: messages,
    }
});

Du kan extrahera resonemangsinnehållet från svaret för att förstå modellens tankeprocess på följande sätt:

var content = response.body.choices[0].message.content
var match = content.match(/<think>(.*?)<\/think>(.*)/s);

console.log("Response:");
if (match) {
    console.log("\tThinking:", match[1]);
    console.log("\Answer:", match[2]);
}
else {
    console.log("Response:", content);
}
console.log("Model: ", response.body.model);
console.log("Usage:");
console.log("\tPrompt tokens:", response.body.usage.prompt_tokens);
console.log("\tTotal tokens:", response.body.usage.total_tokens);
console.log("\tCompletion tokens:", response.body.usage.completion_tokens);

Thinking: Okay, the user is asking how many languages exist in the world. I need to provide a clear and accurate answer. Let's start by recalling the general consensus from linguistic sources. I remember that the number often cited is around 7,000, but maybe I should check some reputable organizations.\n\nEthnologue is a well-known resource for language data, and I think they list about 7,000 languages. But wait, do they update their numbers? It might be around 7,100 or so. Also, the exact count can vary because some sources might categorize dialects differently or have more recent data. \n\nAnother thing to consider is language endangerment. Many languages are endangered, with some having only a few speakers left. Organizations like UNESCO track endangered languages, so mentioning that adds context. Also, the distribution isn't even. Some countries have hundreds of languages, like Papua New Guinea with over 800, while others have just a few. \n\nA user might also wonder why the exact number is hard to pin down. It's because the distinction between a language and a dialect can be political or cultural. For example, Mandarin and Cantonese are considered dialects of Chinese by some, but they're mutually unintelligible, so others classify them as separate languages. Also, some regions are under-researched, making it hard to document all languages. \n\nI should also touch on language families. The 7,000 languages are grouped into families like Indo-European, Sino-Tibetan, Niger-Congo, etc. Maybe mention a few of the largest families. But wait, the question is just about the count, not the families. Still, it's good to provide a bit more context. \n\nI need to make sure the information is up-to-date. Let me think – recent estimates still hover around 7,000. However, languages are dying out rapidly, so the number decreases over time. Including that note about endangerment and language extinction rates could be helpful. For instance, it's often stated that a language dies every few weeks. \n\nAnother point is sign languages. Does the count include them? Ethnologue includes some, but not all sources might. If the user is including sign languages, that adds more to the count, but I think the 7,000 figure typically refers to spoken languages. For thoroughness, maybe mention that there are also over 300 sign languages. \n\nSummarizing, the answer should state around 7,000, mention Ethnologue's figure, explain why the exact number varies, touch on endangerment, and possibly note sign languages as a separate category. Also, a brief mention of Papua New Guinea as the most linguistically diverse country. \n\nWait, let me verify Ethnologue's current number. As of their latest edition (25th, 2022), they list 7,168 living languages. But I should check if that's the case. Some sources might round to 7,000. Also, SIL International publishes Ethnologue, so citing them as reference makes sense. \n\nOther sources, like Glottolog, might have a different count because they use different criteria. Glottolog might list around 7,000 as well, but exact numbers vary. It's important to highlight that the count isn't exact because of differing definitions and ongoing research. \n\nIn conclusion, the approximate number is 7,000, with Ethnologue being a key source, considerations of endangerment, and the challenges in counting due to dialect vs. language distinctions. I should make sure the answer is clear, acknowledges the variability, and provides key points succinctly.

Answer: The exact number of languages in the world is challenging to determine due to differences in definitions (e.g., distinguishing languages from dialects) and ongoing documentation efforts. However, widely cited estimates suggest there are approximately **7,000 languages** globally.
Model: DeepSeek-R1
Usage: 
  Prompt tokens: 11
  Total tokens: 897
  Completion tokens: 886

Strömma innehåll

Som standard returnerar API:et för slutförande hela det genererade innehållet i ett enda svar. Om du genererar långa slutföranden kan det ta många sekunder att vänta på svaret.

Du kan strömma innehållet för att hämta det när det genereras. Med strömmande innehåll kan du börja bearbeta slutförandet när innehållet blir tillgängligt. Det här läget returnerar ett objekt som strömmar tillbaka svaret som databaserade serverutskickade händelser. Extrahera segment från deltafältet i stället för meddelandefältet.

var messages = [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant" },
    { role: "user", content: "How many languages are in the world?" },
];

var response = await client.path("/chat/completions").post({
    body: {
        messages: messages,
    }
}).asNodeStream();

Om du vill strömma slutföranden använder .asNodeStream() du när du anropar modellen.

Du kan visualisera hur strömning genererar innehåll:

var stream = response.body;
if (!stream) {
    stream.destroy();
    throw new Error(`Failed to get chat completions with status: ${response.status}`);
}

if (response.status !== "200") {
    throw new Error(`Failed to get chat completions: ${response.body.error}`);
}

var sses = createSseStream(stream);

for await (const event of sses) {
    if (event.data === "[DONE]") {
        return;
    }
    for (const choice of (JSON.parse(event.data)).choices) {
        console.log(choice.delta?.content ?? "");
    }
}

Tillämpa innehållssäkerhet

Azure AI-modellinferens-API:et stöder Azure AI-innehållssäkerhet. När du använder distributioner med Azure AI-innehållssäkerhet aktiverad passerar indata och utdata genom en uppsättning klassificeringsmodeller som syftar till att identifiera och förhindra utdata från skadligt innehåll. Systemet för innehållsfiltrering (förhandsversion) identifierar och vidtar åtgärder för specifika kategorier av potentiellt skadligt innehåll i både inkommande prompter och slutföranden av utdata.

I följande exempel visas hur du hanterar händelser när modellen identifierar skadligt innehåll i indataprompten och innehållssäkerhet är aktiverat.

try {
    var messages = [
        { role: "system", content: "You are an AI assistant that helps people find information." },
        { role: "user", content: "Chopping tomatoes and cutting them into cubes or wedges are great ways to practice your knife skills." },
    ];

    var response = await client.path("/chat/completions").post({
        body: {
            messages: messages,
        }
    });

    console.log(response.body.choices[0].message.content);
}
catch (error) {
    if (error.status_code == 400) {
        var response = JSON.parse(error.response._content);
        if (response.error) {
            console.log(`Your request triggered an ${response.error.code} error:\n\t ${response.error.message}`);
        }
        else
        {
            throw error;
        }
    }
}

Dricks

Mer information om hur du kan konfigurera och kontrollera säkerhetsinställningar för Azure AI-innehåll finns i säkerhetsdokumentationen för Azure AI-innehåll.

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 bygger på förloppet för tidigare resonemangsfokuserade modeller som förbättrade prestanda genom att utöka CoT-resonemanget (Chain-of-Thought). DeepSeek-R1 tar saker och ting vidare genom att kombinera förstärkningsinlärning (RL) med finjustering på noggrant valda datamängder. Det utvecklades från en tidigare version, DeepSeek-R1-Zero, som enbart förlitade sig på RL och visade starka resonemangsfärdigheter men hade problem som svårläst utdata och språkinkonsekvenser. För att åtgärda dessa begränsningar innehåller DeepSeek-R1 en liten mängd kallstartsdata och följer en förfinad träningspipeline som blandar resonemangsorienterad RL med övervakad finjustering på utvalda datamängder, vilket resulterar i en modell som uppnår toppmodern prestanda på resonemangsmått.

Du kan lära dig mer om modellerna i respektive modellkort:

• DeepSeek-R1

Förutsättningar

Om du vill använda DeepSeek-R1 med Azure AI Foundry behöver du följande förutsättningar:

En modelldistribution

Distribution till serverlösa API:er

DeepSeek-R1 kan distribueras till serverlösa API-slutpunkter med betala per användning-fakturering. Den här typen av distribution ger ett sätt att använda modeller som ett API utan att vara värd för dem i din prenumeration, samtidigt som den företagssäkerhet och efterlevnad som organisationer behöver bevaras.

Distribution till en serverlös API-slutpunkt kräver inte kvot från din prenumeration. Om din modell inte redan har distribuerats använder du Azure AI Studio, Azure Machine Learning SDK för Python, Azure CLI eller ARM-mallar för att distribuera modellen som ett serverlöst API.

Distribuera modellen till serverlösa API-slutpunkter

Inferenspaketet installerat

Du kan använda förutsägelser från den här modellen med hjälp Azure.AI.Inference av paketet från NuGet. För att installera det här paketet behöver du följande krav:

• Slutpunkts-URL:en. Om du vill skapa klientbiblioteket måste du skicka in slutpunkts-URL:en. Slutpunkts-URL:en har formuläret https://your-host-name.your-azure-region.inference.ai.azure.com, där your-host-name är värdnamnet för din unika modelldistribution och your-azure-region är den Azure-region där modellen distribueras (till exempel eastus2).
• Beroende på din modelldistribution och autentiseringsinställning behöver du antingen en nyckel för att autentisera mot tjänsten eller autentiseringsuppgifter för Microsoft Entra-ID. Nyckeln är en sträng på 32 tecken.

När du har dessa förutsättningar installerar du Azure AI-slutsatsdragningsbiblioteket med följande kommando:

dotnet add package Azure.AI.Inference --prerelease

Du kan också autentisera med Microsoft Entra-ID (tidigare Azure Active Directory). Om du vill använda autentiseringsprovidrar som medföljer Azure SDK installerar du Azure.Identity paketet:

dotnet add package Azure.Identity

Importera följande namnområden:

using Azure;
using Azure.Identity;
using Azure.AI.Inference;

I det här exemplet används även följande namnområden, men du kanske inte alltid behöver dem:

using System.Text.Json;
using System.Text.Json.Serialization;
using System.Reflection;

Arbeta med chattens slutföranden

I det här avsnittet använder du Azure AI-modellinferens-API :et med en modell för chattavslut för chatt.

Dricks

Med AZURE AI-modellinferens-API:et kan du prata med de flesta modeller som distribueras i Azure AI Foundry med samma kod och struktur, inklusive DeepSeek-R1.

Skapa en klient för att använda modellen

Skapa först klienten för att använda modellen. I följande kod används en slutpunkts-URL och nyckel som lagras i miljövariabler.

ChatCompletionsClient client = new ChatCompletionsClient(
    new Uri(Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_INFERENCE_ENDPOINT")),
    new AzureKeyCredential(Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_INFERENCE_CREDENTIAL")),
    "DeepSeek-R1"
);

Hämta modellens funktioner

Vägen /info returnerar information om den modell som distribueras till slutpunkten. Returnera modellens information genom att anropa följande metod:

Response<ModelInfo> modelInfo = client.GetModelInfo();

Svaret är följande:

Console.WriteLine($"Model name: {modelInfo.Value.ModelName}");
Console.WriteLine($"Model type: {modelInfo.Value.ModelType}");
Console.WriteLine($"Model provider name: {modelInfo.Value.ModelProviderName}");

Model name: DeepSeek-R1
Model type: chat-completions
Model provider name: DeepSeek

Skapa en begäran om att chatten ska slutföras

I följande exempel visas hur du kan skapa en grundläggande begäran om att slutföra chatten till modellen.

ChatCompletionsOptions requestOptions = new ChatCompletionsOptions()
{
    Messages = {
        new ChatRequestSystemMessage("You are a helpful assistant."),
        new ChatRequestUserMessage("How many languages are in the world?")
    },
};

Response<ChatCompletions> response = client.Complete(requestOptions);

Svaret är följande, där du kan se modellens användningsstatistik:

Console.WriteLine($"Response: {response.Value.Content}");
Console.WriteLine($"Model: {response.Value.Model}");
Console.WriteLine("Usage:");
Console.WriteLine($"\tPrompt tokens: {response.Value.Usage.PromptTokens}");
Console.WriteLine($"\tTotal tokens: {response.Value.Usage.TotalTokens}");
Console.WriteLine($"\tCompletion tokens: {response.Value.Usage.CompletionTokens}");

Response: As of now, it's estimated that there are about 7,000 languages spoken around the world. However, this number can vary as some languages become extinct and new ones develop. It's also important to note that the number of speakers can greatly vary between languages, with some having millions of speakers and others only a few hundred.
Model: DeepSeek-R1
Usage: 
  Prompt tokens: 19
  Total tokens: 91
  Completion tokens: 72

usage Granska avsnittet i svaret för att se antalet token som används för prompten, det totala antalet token som genererats och antalet token som används för slutförandet.

Förstå resonemang

Vissa resonemangsmodeller, till exempel DeepSeek-R1, genererar slutföranden och inkluderar resonemanget bakom det. Det resonemang som är associerat med slutförandet ingår i svarets innehåll i taggarna <think> och </think>. Modellen kan välja vilka scenarier som ska generera resonemangsinnehåll. Till exempel:

ChatCompletionsOptions requestOptions = new ChatCompletionsOptions()
{
    Messages = {
        new ChatRequestSystemMessage("You are a helpful assistant."),
        new ChatRequestUserMessage("How many languages are in the world?")
    },
};

Response<ChatCompletions> response = client.Complete(requestOptions);

Du kan extrahera resonemangsinnehållet från svaret för att förstå modellens tankeprocess på följande sätt:

Regex regex = new Regex(pattern, RegexOptions.Singleline);
Match match = regex.Match(response.Value.Content);

Console.WriteLine("Response:");
if (match.Success)
{
    Console.WriteLine($"\tThinking: {match.Groups[1].Value}");
    Console.WriteLine($"\tAnswer: {match.Groups[2].Value}");
else
{
    Console.WriteLine($"Response: {response.Value.Content}");
}
Console.WriteLine($"Model: {response.Value.Model}");
Console.WriteLine("Usage:");
Console.WriteLine($"\tPrompt tokens: {response.Value.Usage.PromptTokens}");
Console.WriteLine($"\tTotal tokens: {response.Value.Usage.TotalTokens}");
Console.WriteLine($"\tCompletion tokens: {response.Value.Usage.CompletionTokens}");

Thinking: Okay, the user is asking how many languages exist in the world. I need to provide a clear and accurate answer. Let's start by recalling the general consensus from linguistic sources. I remember that the number often cited is around 7,000, but maybe I should check some reputable organizations.\n\nEthnologue is a well-known resource for language data, and I think they list about 7,000 languages. But wait, do they update their numbers? It might be around 7,100 or so. Also, the exact count can vary because some sources might categorize dialects differently or have more recent data. \n\nAnother thing to consider is language endangerment. Many languages are endangered, with some having only a few speakers left. Organizations like UNESCO track endangered languages, so mentioning that adds context. Also, the distribution isn't even. Some countries have hundreds of languages, like Papua New Guinea with over 800, while others have just a few. \n\nA user might also wonder why the exact number is hard to pin down. It's because the distinction between a language and a dialect can be political or cultural. For example, Mandarin and Cantonese are considered dialects of Chinese by some, but they're mutually unintelligible, so others classify them as separate languages. Also, some regions are under-researched, making it hard to document all languages. \n\nI should also touch on language families. The 7,000 languages are grouped into families like Indo-European, Sino-Tibetan, Niger-Congo, etc. Maybe mention a few of the largest families. But wait, the question is just about the count, not the families. Still, it's good to provide a bit more context. \n\nI need to make sure the information is up-to-date. Let me think – recent estimates still hover around 7,000. However, languages are dying out rapidly, so the number decreases over time. Including that note about endangerment and language extinction rates could be helpful. For instance, it's often stated that a language dies every few weeks. \n\nAnother point is sign languages. Does the count include them? Ethnologue includes some, but not all sources might. If the user is including sign languages, that adds more to the count, but I think the 7,000 figure typically refers to spoken languages. For thoroughness, maybe mention that there are also over 300 sign languages. \n\nSummarizing, the answer should state around 7,000, mention Ethnologue's figure, explain why the exact number varies, touch on endangerment, and possibly note sign languages as a separate category. Also, a brief mention of Papua New Guinea as the most linguistically diverse country. \n\nWait, let me verify Ethnologue's current number. As of their latest edition (25th, 2022), they list 7,168 living languages. But I should check if that's the case. Some sources might round to 7,000. Also, SIL International publishes Ethnologue, so citing them as reference makes sense. \n\nOther sources, like Glottolog, might have a different count because they use different criteria. Glottolog might list around 7,000 as well, but exact numbers vary. It's important to highlight that the count isn't exact because of differing definitions and ongoing research. \n\nIn conclusion, the approximate number is 7,000, with Ethnologue being a key source, considerations of endangerment, and the challenges in counting due to dialect vs. language distinctions. I should make sure the answer is clear, acknowledges the variability, and provides key points succinctly.

Answer: The exact number of languages in the world is challenging to determine due to differences in definitions (e.g., distinguishing languages from dialects) and ongoing documentation efforts. However, widely cited estimates suggest there are approximately **7,000 languages** globally.
Model: DeepSeek-R1
Usage: 
  Prompt tokens: 11
  Total tokens: 897
  Completion tokens: 886

Strömma innehåll

Som standard returnerar API:et för slutförande hela det genererade innehållet i ett enda svar. Om du genererar långa slutföranden kan det ta många sekunder att vänta på svaret.

Du kan strömma innehållet för att hämta det när det genereras. Med strömmande innehåll kan du börja bearbeta slutförandet när innehållet blir tillgängligt. Det här läget returnerar ett objekt som strömmar tillbaka svaret som databaserade serverutskickade händelser. Extrahera segment från deltafältet i stället för meddelandefältet.

static async Task StreamMessageAsync(ChatCompletionsClient client)
{
    ChatCompletionsOptions requestOptions = new ChatCompletionsOptions()
    {
        Messages = {
            new ChatRequestSystemMessage("You are a helpful assistant."),
            new ChatRequestUserMessage("How many languages are in the world? Write an essay about it.")
        },
        MaxTokens=4096
    };

    StreamingResponse<StreamingChatCompletionsUpdate> streamResponse = await client.CompleteStreamingAsync(requestOptions);

    await PrintStream(streamResponse);
}

Om du vill strömma slutföranden använder CompleteStreamingAsync du metoden när du anropar modellen. Observera att i det här exemplet omsluts anropet i en asynkron metod.

Om du vill visualisera utdata definierar du en asynkron metod för att skriva ut strömmen i konsolen.

static async Task PrintStream(StreamingResponse<StreamingChatCompletionsUpdate> response)
{
    await foreach (StreamingChatCompletionsUpdate chatUpdate in response)
    {
        if (chatUpdate.Role.HasValue)
        {
            Console.Write($"{chatUpdate.Role.Value.ToString().ToUpperInvariant()}: ");
        }
        if (!string.IsNullOrEmpty(chatUpdate.ContentUpdate))
        {
            Console.Write(chatUpdate.ContentUpdate);
        }
    }
}

Du kan visualisera hur strömning genererar innehåll:

StreamMessageAsync(client).GetAwaiter().GetResult();

Tillämpa innehållssäkerhet

Azure AI-modellinferens-API:et stöder Azure AI-innehållssäkerhet. När du använder distributioner med Azure AI-innehållssäkerhet aktiverad passerar indata och utdata genom en uppsättning klassificeringsmodeller som syftar till att identifiera och förhindra utdata från skadligt innehåll. Systemet för innehållsfiltrering (förhandsversion) identifierar och vidtar åtgärder för specifika kategorier av potentiellt skadligt innehåll i både inkommande prompter och slutföranden av utdata.

I följande exempel visas hur du hanterar händelser när modellen identifierar skadligt innehåll i indataprompten och innehållssäkerhet är aktiverat.

try
{
    requestOptions = new ChatCompletionsOptions()
    {
        Messages = {
            new ChatRequestSystemMessage("You are an AI assistant that helps people find information."),
            new ChatRequestUserMessage(
                "Chopping tomatoes and cutting them into cubes or wedges are great ways to practice your knife skills."
            ),
        },
    };

    response = client.Complete(requestOptions);
    Console.WriteLine(response.Value.Content);
}
catch (RequestFailedException ex)
{
    if (ex.ErrorCode == "content_filter")
    {
        Console.WriteLine($"Your query has trigger Azure Content Safety: {ex.Message}");
    }
    else
    {
        throw;
    }
}

Dricks

Mer information om hur du kan konfigurera och kontrollera säkerhetsinställningar för Azure AI-innehåll finns i säkerhetsdokumentationen för Azure AI-innehåll.

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 bygger på förloppet för tidigare resonemangsfokuserade modeller som förbättrade prestanda genom att utöka CoT-resonemanget (Chain-of-Thought). DeepSeek-R1 tar saker och ting vidare genom att kombinera förstärkningsinlärning (RL) med finjustering på noggrant valda datamängder. Det utvecklades från en tidigare version, DeepSeek-R1-Zero, som enbart förlitade sig på RL och visade starka resonemangsfärdigheter men hade problem som svårläst utdata och språkinkonsekvenser. För att åtgärda dessa begränsningar innehåller DeepSeek-R1 en liten mängd kallstartsdata och följer en förfinad träningspipeline som blandar resonemangsorienterad RL med övervakad finjustering på utvalda datamängder, vilket resulterar i en modell som uppnår toppmodern prestanda på resonemangsmått.

Du kan lära dig mer om modellerna i respektive modellkort:

• DeepSeek-R1

Förutsättningar

Om du vill använda DeepSeek-R1 med Azure AI Foundry behöver du följande förutsättningar:

En modelldistribution

Distribution till serverlösa API:er

DeepSeek-R1 kan distribueras till serverlösa API-slutpunkter med betala per användning-fakturering. Den här typen av distribution ger ett sätt att använda modeller som ett API utan att vara värd för dem i din prenumeration, samtidigt som den företagssäkerhet och efterlevnad som organisationer behöver bevaras.

Distribution till en serverlös API-slutpunkt kräver inte kvot från din prenumeration. Om din modell inte redan har distribuerats använder du Azure AI Studio, Azure Machine Learning SDK för Python, Azure CLI eller ARM-mallar för att distribuera modellen som ett serverlöst API.

Distribuera modellen till serverlösa API-slutpunkter

En REST-klient

Modeller som distribueras med Azure AI-modellinferens-API :et kan användas med valfri REST-klient. Om du vill använda REST-klienten behöver du följande krav:

• Om du vill skapa begäranden måste du skicka in slutpunkts-URL:en. Slutpunkts-URL:en har formuläret https://your-host-name.your-azure-region.inference.ai.azure.com, där your-host-name`` is your unique model deployment host name and din-azure-region är den Azure-region där modellen distribueras (till exempel eastus2).
• Beroende på din modelldistribution och autentiseringsinställning behöver du antingen en nyckel för att autentisera mot tjänsten eller autentiseringsuppgifter för Microsoft Entra-ID. Nyckeln är en sträng på 32 tecken.

Arbeta med chattens slutföranden

I det här avsnittet använder du Azure AI-modellinferens-API :et med en modell för chattavslut för chatt.

Dricks

Med AZURE AI-modellinferens-API:et kan du prata med de flesta modeller som distribueras i Azure AI Foundry med samma kod och struktur, inklusive DeepSeek-R1.

Skapa en klient för att använda modellen

Skapa först klienten för att använda modellen. I följande kod används en slutpunkts-URL och nyckel som lagras i miljövariabler.

Hämta modellens funktioner

Vägen /info returnerar information om den modell som distribueras till slutpunkten. Returnera modellens information genom att anropa följande metod:

GET /info HTTP/1.1
Host: <ENDPOINT_URI>
Authorization: Bearer <TOKEN>
Content-Type: application/json

Svaret är följande:

{
    "model_name": "DeepSeek-R1",
    "model_type": "chat-completions",
    "model_provider_name": "DeepSeek"
}

Skapa en begäran om att chatten ska slutföras

I följande exempel visas hur du kan skapa en grundläggande begäran om att slutföra chatten till modellen.

{
    "model": "DeepSeek-R1",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a helpful assistant."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "How many languages are in the world?"
        }
    ]
}

Svaret är följande, där du kan se modellens användningsstatistik:

{
    "id": "0a1234b5de6789f01gh2i345j6789klm",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1718726686,
    "model": "DeepSeek-R1",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "As of now, it's estimated that there are about 7,000 languages spoken around the world. However, this number can vary as some languages become extinct and new ones develop. It's also important to note that the number of speakers can greatly vary between languages, with some having millions of speakers and others only a few hundred.",
                "tool_calls": null
            },
            "finish_reason": "stop",
            "logprobs": null
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 19,
        "total_tokens": 91,
        "completion_tokens": 72
    }
}

usage Granska avsnittet i svaret för att se antalet token som används för prompten, det totala antalet token som genererats och antalet token som används för slutförandet.

Förstå resonemang

Vissa resonemangsmodeller, till exempel DeepSeek-R1, genererar slutföranden och inkluderar resonemanget bakom det. Det resonemang som är associerat med slutförandet ingår i svarets innehåll i taggarna <think> och </think>. Modellen kan välja vilka scenarier som ska generera resonemangsinnehåll. Till exempel:

{
    "model": "DeepSeek-R1",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a helpful assistant."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "How many languages are in the world?"
        }
    ]
}

Du kan extrahera resonemangsinnehållet från svaret för att förstå modellens tankeprocess på följande sätt:

{
    "id": "0a1234b5de6789f01gh2i345j6789klm",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1718726686,
    "model": "DeepSeek-R1",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "<think>\nOkay, the user is asking how many languages exist in the world. I need to provide a clear and accurate answer. Let's start by recalling the general consensus from linguistic sources. I remember that the number often cited is around 7,000, but maybe I should check some reputable organizations.\n\nEthnologue is a well-known resource for language data, and I think they list about 7,000 languages. But wait, do they update their numbers? It might be around 7,100 or so. Also, the exact count can vary because some sources might categorize dialects differently or have more recent data. \n\nAnother thing to consider is language endangerment. Many languages are endangered, with some having only a few speakers left. Organizations like UNESCO track endangered languages, so mentioning that adds context. Also, the distribution isn't even. Some countries have hundreds of languages, like Papua New Guinea with over 800, while others have just a few. \n\nA user might also wonder why the exact number is hard to pin down. It's because the distinction between a language and a dialect can be political or cultural. For example, Mandarin and Cantonese are considered dialects of Chinese by some, but they're mutually unintelligible, so others classify them as separate languages. Also, some regions are under-researched, making it hard to document all languages. \n\nI should also touch on language families. The 7,000 languages are grouped into families like Indo-European, Sino-Tibetan, Niger-Congo, etc. Maybe mention a few of the largest families. But wait, the question is just about the count, not the families. Still, it's good to provide a bit more context. \n\nI need to make sure the information is up-to-date. Let me think – recent estimates still hover around 7,000. However, languages are dying out rapidly, so the number decreases over time. Including that note about endangerment and language extinction rates could be helpful. For instance, it's often stated that a language dies every few weeks. \n\nAnother point is sign languages. Does the count include them? Ethnologue includes some, but not all sources might. If the user is including sign languages, that adds more to the count, but I think the 7,000 figure typically refers to spoken languages. For thoroughness, maybe mention that there are also over 300 sign languages. \n\nSummarizing, the answer should state around 7,000, mention Ethnologue's figure, explain why the exact number varies, touch on endangerment, and possibly note sign languages as a separate category. Also, a brief mention of Papua New Guinea as the most linguistically diverse country. \n\nWait, let me verify Ethnologue's current number. As of their latest edition (25th, 2022), they list 7,168 living languages. But I should check if that's the case. Some sources might round to 7,000. Also, SIL International publishes Ethnologue, so citing them as reference makes sense. \n\nOther sources, like Glottolog, might have a different count because they use different criteria. Glottolog might list around 7,000 as well, but exact numbers vary. It's important to highlight that the count isn't exact because of differing definitions and ongoing research. \n\nIn conclusion, the approximate number is 7,000, with Ethnologue being a key source, considerations of endangerment, and the challenges in counting due to dialect vs. language distinctions. I should make sure the answer is clear, acknowledges the variability, and provides key points succinctly.\n</think>\n\nThe exact number of languages in the world is challenging to determine due to differences in definitions (e.g., distinguishing languages from dialects) and ongoing documentation efforts. However, widely cited estimates suggest there are approximately **7,000 languages** globally.",
                "tool_calls": null
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 11,
        "total_tokens": 897,
        "completion_tokens": 886
    }
}

Strömma innehåll

Som standard returnerar API:et för slutförande hela det genererade innehållet i ett enda svar. Om du genererar långa slutföranden kan det ta många sekunder att vänta på svaret.

Du kan strömma innehållet för att hämta det när det genereras. Med strömmande innehåll kan du börja bearbeta slutförandet när innehållet blir tillgängligt. Det här läget returnerar ett objekt som strömmar tillbaka svaret som databaserade serverutskickade händelser. Extrahera segment från deltafältet i stället för meddelandefältet.

{
    "model": "DeepSeek-R1",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a helpful assistant."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "How many languages are in the world?"
        }
    ],
    "stream": true,
    "temperature": 0,
    "top_p": 1,
    "max_tokens": 2048
}

Du kan visualisera hur strömning genererar innehåll:

{
    "id": "23b54589eba14564ad8a2e6978775a39",
    "object": "chat.completion.chunk",
    "created": 1718726371,
    "model": "DeepSeek-R1",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "delta": {
                "role": "assistant",
                "content": ""
            },
            "finish_reason": null,
            "logprobs": null
        }
    ]
}

Det sista meddelandet i strömmen har finish_reason angetts, vilket anger orsaken till att genereringsprocessen stoppas.

{
    "id": "23b54589eba14564ad8a2e6978775a39",
    "object": "chat.completion.chunk",
    "created": 1718726371,
    "model": "DeepSeek-R1",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "delta": {
                "content": ""
            },
            "finish_reason": "stop",
            "logprobs": null
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 19,
        "total_tokens": 91,
        "completion_tokens": 72
    }
}

Tillämpa innehållssäkerhet

Azure AI-modellinferens-API:et stöder Azure AI-innehållssäkerhet. När du använder distributioner med Azure AI-innehållssäkerhet aktiverad passerar indata och utdata genom en uppsättning klassificeringsmodeller som syftar till att identifiera och förhindra utdata från skadligt innehåll. Systemet för innehållsfiltrering (förhandsversion) identifierar och vidtar åtgärder för specifika kategorier av potentiellt skadligt innehåll i både inkommande prompter och slutföranden av utdata.

I följande exempel visas hur du hanterar händelser när modellen identifierar skadligt innehåll i indataprompten och innehållssäkerhet är aktiverat.

{
    "model": "DeepSeek-R1",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are an AI assistant that helps people find information."
        },
                {
            "role": "user",
            "content": "Chopping tomatoes and cutting them into cubes or wedges are great ways to practice your knife skills."
        }
    ]
}

{
    "error": {
        "message": "The response was filtered due to the prompt triggering Microsoft's content management policy. Please modify your prompt and retry.",
        "type": null,
        "param": "prompt",
        "code": "content_filter",
        "status": 400
    }
}

Dricks

Mer information om hur du kan konfigurera och kontrollera säkerhetsinställningar för Azure AI-innehåll finns i säkerhetsdokumentationen för Azure AI-innehåll.

Fler slutsatsdragningsexempel

Fler exempel på hur du använder DeepSeek-modeller finns i följande exempel och självstudier:

beskrivning	Språk	Exempel
Azure AI-slutsatsdragningspaket för Python	Python	Länk
Azure AI-slutsatsdragningspaket för JavaScript	JavaScript	Länk
Azure AI-slutsatsdragningspaket för C#	C#	Länk
Azure AI-slutsatsdragningspaket för Java	Java	Länk

Kostnads- och kvotöverväganden för DeepSeek-modeller som distribueras som serverlösa API-slutpunkter

Kvot hanteras per distribution. Varje distribution har en hastighetsgräns på 200 000 token per minut och 1 000 API-begäranden per minut. För närvarande begränsar vi dock en distribution per modell per projekt. Kontakta Microsoft Azure Support om de aktuella hastighetsgränserna inte räcker för dina scenarier.

Relaterat innehåll

• API:et för Azure AI-modellslutsatsdragning
• Distribuera modeller som serverlösa API:er
• Använda serverlösa API-slutpunkter från ett annat Azure AI Studio-projekt eller en annan hubb
• Regiontillgänglighet för modeller i serverlösa API-slutpunkter
• Planera och hantera kostnader (marketplace)