OpenWebUI使用DeepSeek R1满血版，DeepSeek R1 API调用
https://www.dong-blog.fun/post/1935
API调用
登录这里：
https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/endpoint?config=%7B%7D
注册后，创建DeepSeek R1 API接入点：
接着Python就可以直接调用了：
import os
from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key = "填写自己的key",base_url = "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
)# Non-streaming:
print("----- standard request -----")
completion = client.chat.completions.create(model = "ep-20250211175825-填写自己的模型名字", # your model endpoint IDmessages = [{"role": "system", "content": "你是豆包，是由字节跳动开发的 AI 人工智能助手"},{"role": "user", "content": "常见的十字花科植物有哪些？"},],
)
print(completion.choices[0].message.content)OpenWebUI使用
安装：
docker run -d -p 8888:8080 \-v /root/ollama:/root/.ollama \-v /root/openwebui-test:/app/backend/data \--restart always -e HF_HUB_OFFLINE=1 \ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama
增加这个函数到OpenWebUI：
"""
title: DeepSeek R1
author: zgccrui
description: 在OpwenWebUI中显示DeepSeek R1模型的思维链 - 仅支持0.5.6及以上版本
version: 1.2.6
licence: MIT
"""import json
import httpx
import re
from typing import AsyncGenerator, Callable, Awaitable
from pydantic import BaseModel, Field
import asyncioclass Pipe:class Valves(BaseModel):DEEPSEEK_API_BASE_URL: str = Field(default="自己的baseurl",description="Base Url",)DEEPSEEK_API_KEY: str = Field(default="", description="用于身份验证的DeepSeek API密钥，可从控制台获取")DEEPSEEK_API_MODEL: str = Field(default="deepseek-reasoner",description="API请求的模型名称，默认为 deepseek-reasoner ",)def __init__(self):self.valves = self.Valves()self.data_prefix = "data: "self.thinking = -1 # -1:未开始 0:思考中 1:已回答self.emitter = Nonedef pipes(self):return [{"id": self.valves.DEEPSEEK_API_MODEL,"name": self.valves.DEEPSEEK_API_MODEL,}]async def pipe(self, body: dict, __event_emitter__: Callable[[dict], Awaitable[None]] = None) -> AsyncGenerator[str, None]:"""主处理管道（已移除缓冲）"""self.thinking = -1self.emitter = __event_emitter__# 验证配置if not self.valves.DEEPSEEK_API_KEY:yield json.dumps({"error": "未配置API密钥"}, ensure_ascii=False)return# 准备请求参数headers = {"Authorization": f"Bearer {self.valves.DEEPSEEK_API_KEY}","Content-Type": "application/json",}try:# 模型ID提取model_id = body["model"].split(".", 1)[-1]payload = {**body, "model": model_id}# 处理消息以防止连续的相同角色messages = payload["messages"]i = 0while i < len(messages) - 1:if messages[i]["role"] == messages[i + 1]["role"]:# 插入具有替代角色的占位符消息alternate_role = ("assistant" if messages[i]["role"] == "user" else "user")messages.insert(i + 1,{"role": alternate_role, "content": "[Unfinished thinking]"},)i += 1# yield json.dumps(payload, ensure_ascii=False)# 发起API请求async with httpx.AsyncClient(http2=True) as client:async with client.stream("POST",f"{self.valves.DEEPSEEK_API_BASE_URL}/chat/completions",json=payload,headers=headers,timeout=300,) as response:# 错误处理if response.status_code != 200:error = await response.aread()yield self._format_error(response.status_code, error)return# 流式处理响应async for line in response.aiter_lines():if not line.startswith(self.data_prefix):continue# 截取 JSON 字符串json_str = line[len(self.data_prefix) :]try:data = json.loads(json_str)except json.JSONDecodeError as e:# 格式化错误信息，这里传入错误类型和详细原因（包括出错内容和异常信息）error_detail = f"解析失败 - 内容：{json_str}，原因：{e}"yield self._format_error("JSONDecodeError", error_detail)returnchoice = data.get("choices", [{}])[0]# 结束条件判断if choice.get("finish_reason"):return# 状态机处理state_output = await self._update_thinking_state(choice.get("delta", {}))if state_output:yield state_output # 直接发送状态标记if state_output == "<think>":yield "\n"# 内容处理并立即发送content = self._process_content(choice["delta"])if content:if content.startswith("<think>"):match = re.match(r"^<think>", content)if match:content = re.sub(r"^<think>", "", content)yield "<think>"await asyncio.sleep(0.1)yield "\n"elif content.startswith("</think>"):match = re.match(r"^</think>", content)if match:content = re.sub(r"^</think>", "", content)yield "</think>"await asyncio.sleep(0.1)yield "\n"yield contentexcept Exception as e:yield self._format_exception(e)async def _update_thinking_state(self, delta: dict) -> str:"""更新思考状态机（简化版）"""state_output = ""# 状态转换：未开始 -> 思考中if self.thinking == -1 and delta.get("reasoning_content"):self.thinking = 0state_output = "<think>"# 状态转换：思考中 -> 已回答elif (self.thinking == 0and not delta.get("reasoning_content")and delta.get("content")):self.thinking = 1state_output = "\n</think>\n\n"return state_outputdef _process_content(self, delta: dict) -> str:"""直接返回处理后的内容"""return delta.get("reasoning_content", "") or delta.get("content", "")def _format_error(self, status_code: int, error: bytes) -> str:"""错误格式化保持不变"""try:err_msg = json.loads(error).get("message", error.decode(errors="ignore"))[:200]except:err_msg = error.decode(errors="ignore")[:200]return json.dumps({"error": f"HTTP {status_code}: {err_msg}"}, ensure_ascii=False)def _format_exception(self, e: Exception) -> str:"""异常格式化保持不变"""err_type = type(e).__name__return json.dumps({"error": f"{err_type}: {str(e)}"}, ensure_ascii=False)保存函数，配置函数参数：
使用
可以自己修改一个模型名称便于认识，然后这个函数就可以显示出思考过程了。
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