在.Net应用中集成DeepSeek-R1

DeepSeek R1 模型最近引起了广泛关注。我们被问到的一个问题是：“我可以在我的 .NET 应用程序中使用 DeepSeek 吗？”答案是肯定的！我将引导你了解如何在 GitHub Models 上将 Microsoft.Extensions.AI (MEAI) 库与 DeepSeek R1 结合使用，以便你今天就可以开始尝试使用 R1 模型。

1、MEAI 让使用 AI 服务变得简单

MEAI 库提供了一组统一的抽象和中间件，以简化 AI 服务与 .NET 应用程序中的集成。

换句话说，如果你使用 MEAI 开发应用程序，无论决定在幕后使用哪种模型，你的代码都将使用相同的 API。这降低了构建 .NET AI 应用程序所需的摩擦，因为无论您使用哪种 AI 服务，您只需要记住一个库（MEAI）的做事方式。

对于 MEAI，你将使用的主要界面是 IChatClient。

1、让我们与 DeepSeek R1 聊天

GitHub Models 允许你尝试大量不同的 AI 模型，而无需担心托管。这是免费开始 AI 开发之旅的好方法。而且 GitHub Models 会不断更新新模型，例如 DeepSeek 的 R1。

我们要构建的演示应用程序是一个简单的控制台应用程序，可在 GitHub 上的 codemillmatt/deepseek-dotnet 上找到。你可以克隆或分叉它以继续操作，但我们也会在下面讨论重要部分。

首先让我们处理一些先决条件：

• 前往 GitHub 并生成个人访问令牌 (PAT)。这将是你访问 GitHub Models 的密钥。按照这些说明创建 PAT。你将需要一个经典令牌。
• 打开 DeepSeek.Console.GHModels 项目。你可以在 Visual Studio 中打开完整解决方案，如果使用 VS Code，则只需打开项目文件夹。
• 为 GitHub PAT 创建一个新的用户机密条目。将其命名为 GH_TOKEN，并粘贴您生成的 PAT 作为值。

现在让我们稍微探索一下代码：

• 打开 DeepSeek.Console.GHModels 项目中的 Program.cs 文件。
• 首先要注意的两件事是我们初始化 modelEndpoint 和 modelName 变量的位置。这些是 GitHub Models 服务的标准，它们将始终相同。
• 现在到了有趣的部分！我们将初始化我们的聊天客户端。这是我们连接到 DeepSeek R1 模型的地方。

IChatClient client = new ChatCompletionsClient(modelEndpoint, new AzureKeyCredential(Configuration["GH_TOKEN"])).AsChatClient(modelName);

这使用 Microsoft.Extensions.AI.AzureAIInference 包连接到 GitHub Models 服务。但是 AsChatClient 函数返回一个 IChatClient 实现。这太酷了。因为无论我们从 GitHub Models 中选择哪个模型，我们仍然会根据 IChatClient 接口编写应用程序！

• 接下来，我们将问题或提示传递给模型。我们将使用确保我们得到流式响应，这样我们就可以显示它。

var response = client.CompleteStreamingAsync(question);

await foreach (var item in response)
{
    Console.Write(item);
}

就是这样！继续运行该项目。可能需要几秒钟才能得到响应（很多人都在尝试这个模型！）。你会注意到响应与你在“正常”聊天机器人中看到的不一样。DeepSeek R1 是一个推理模型，所以它想要找出问题并推理。响应的第一部分是其推理，以 <think> 分隔，非常有趣。响应的第二部分是你所提问题的答案。

以下是响应的部分示例：

<think>
Okay, let's try to figure this out. The problem says: If I have 3 apples and eat 2, how many bananas do I have? Hmm, at first glance, that seems a bit confusing. Let me break it down step by step.

So, the person starts with 3 apples. Then they eat 2 of them. That part is straightforward. If you eat 2 apples out of 3, you'd have 1 apple left, right? But then the question shifts to bananas. Wait, where did bananas come from? The original problem only mentions apples. There's no mention of bananas at all.

...

2、我必须使用 GitHub 模型吗？

你不仅限于在 GitHub Models 上运行 DeepSeek R1。你可以在 Azure 上运行它，甚至可以在本地（或在 GitHub Codespaces 上）通过 Ollama 运行它。我在 GitHub 存储库中提供了另外 2 个控制台应用程序，向你展示了如何执行此操作。

GitHub Models 版本之间的最大区别在于 DeepSeek R1 模型的部署位置、用于连接它的凭据以及特定的模型名称。

如果你在 Azure AI Foundry 上部署，代码完全相同。这里是有关如何将 DeepSeek R1 模型部署到 Azure AI Foundry 的一些说明。

如果你想在 Ollama 上本地运行，我们提供了一个 devcontainer 定义，你可以使用它在 Docker 中运行 Ollama。它会自动拉下一个小参数版本的 DeepSeek R1 并为你启动它。唯一的区别是你将使用 Microsoft.Extensions.AI.Ollama NuGet 包并使用 OllamaChatClient 初始化 IChatClient。与 DeepSeek R1 的交互是相同的。

注意：如果你在 GitHub Codespace 中运行它，则需要几分钟才能启动，并且将使用大约 8GB 的​​空间 - 因此请注意你的 Codespace 计划。

当然，这些都是简单的控制台应用程序。如果你使用的是 .NET Aspire，则可以轻松使用 Ollama 和 DeepSeek R1。得益于 .NET Aspire Community Toolkit 的 Ollama 集成，只需添加一行即可完成所有设置！

var chat = ollama.AddModel("chat", "deepseek-r1");

查看这篇博客文章，了解如何开始的所有详细信息。

3、结束语

DeepSeek R1 是一个令人兴奋的新推理模型，它引起了很多关注，你可以使用 Microsoft.Extensions.AI 库构建使用它的 .NET 应用程序。GitHub Models 降低了入门和试验的阻力。继续试用示例并查看我们的其他 MEAI 示例！

原文链接：Build Intelligent Apps with .NET and DeepSeek R1 Today!

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