DeepSeek-R1 32b是否支持embedding和函数调用？

DeepSeek-R1 32b是否支持embedding和函数调用？

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支持。DeepSeek-R1 32b支持embedding和函数调用。

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DeepSeek-R1 32b支持embedding和函数调用，适用于复杂任务处理。

DeepSeek-R1 32b支持embedding和函数调用。embedding可用于将文本转换为向量表示，适用于语义搜索、聚类等任务。函数调用则允许模型执行特定任务，如数据提取或格式化输出。这些功能增强了模型的应用灵活性，使其适应多种复杂场景。

支持。DeepSeek-R1 32b支持embedding和函数调用。

DeepSeek-R1 32b 是一个高性能的AI模型，通常用于处理复杂的自然语言任务。关于它是否支持 embedding 和函数调用，以下是一些关键点：

  1. Embedding 支持：DeepSeek-R1 32b 通常支持生成文本的 embedding，这些 embedding 可以用于表示文本的语义信息，广泛应用于文本相似度计算、聚类、分类等任务。embedding 是通过模型的隐藏层输出生成的，通常是一个高维向量。

  2. 函数调用支持：DeepSeek-R1 32b 可以通过 API 或 SDK 进行集成，支持函数调用。开发者可以通过调用特定的函数或方法来使用模型的功能，例如文本生成、翻译、摘要等。具体实现方式取决于开发环境和所使用的编程语言。

以下是一个简单的 Python 示例，展示如何使用 API 调用 DeepSeek-R1 32b 进行文本生成和获取 embedding：

import requests

# 假设 API 端点和 API 密钥
api_url = "https://api.deepseek.com/r1/generate"
api_key = "your_api_key"

# 文本生成请求
def generate_text(prompt):
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "prompt": prompt,
        "max_tokens": 100
    }
    response = requests.post(api_url, json=data, headers=headers)
    return response.json()

# 获取 embedding 请求
def get_embedding(text):
    embed_url = "https://api.deepseek.com/r1/embed"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "text": text
    }
    response = requests.post(embed_url, json=data, headers=headers)
    return response.json()

# 示例调用
prompt = "你好，DeepSeek-R1 32b"
generated_text = generate_text(prompt)
embedding = get_embedding(prompt)

print("Generated Text:", generated_text)
print("Embedding:", embedding)

请注意，实际使用时需要替换 api_url 和 api_key 为实际的值，并确保 API 端点和功能与 DeepSeek-R1 32b 的文档一致。

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