딥클라우드: 딥시크 R1 체인 추론과 클로드 크리에이티브를 융합한 채팅 인터페이스

일반 소개

딥클라우드는 고성능 대규모 언어 모델(LLM) 추론 API이자 채팅 인터페이스로, 딥시크 R1의 연쇄 추론(CoT) 기능을 다음과 통합합니다. 인류학Claude 모델 창의성 및 코드 생성 기능. 이 프로젝트는 OpenAI o1보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘합니다, DeepSeek R1과 Claude Sonnet 3.5를 통합하여 두 모델의 강점을 활용하면서 API 키와 데이터를 완벽하게 제어할 수 있는 통합 인터페이스를 제공합니다. 지연 시간 없는 응답, 엔드투엔드 보안, 높은 구성 가능성, 오픈 소스 코드 기반 등이 DeepClaude의 특징입니다. 사용자는 자신의 API 키를 직접 관리할 수 있어 데이터 프라이버시와 보안을 보장합니다. 무엇보다도 DeepClaude는 완전 무료이며 오픈 소스입니다.

DeepClaude는 추론에 R1을 사용한 다음 Claude가 결과를 출력하도록 합니다.

딥클라우드는 고성능 LLM 추론 API도 제공합니다.

기능 목록

• 제로 레이턴시 응답고성능 Rust API를 통한 즉각적인 응답.
• 비공개 및 보안데이터 프라이버시를 보장하기 위한 로컬 API 키 관리.
• 고도의 구성 가능성사용자는 필요에 따라 API 및 인터페이스의 여러 측면을 사용자 지정할 수 있습니다.
• 오픈 소스무료 오픈 소스 코드 기반으로 사용자가 자유롭게 기여, 수정 및 배포할 수 있습니다.
• 듀얼 AI 기능클로드 소네트 3.5의 창의성 및 코드 생성 능력과 딥시크 R1의 추론 능력을 결합한 제품입니다.
• 호스팅된 BYOK API완벽한 제어를 위해 사용자 고유의 API 키를 사용하여 관리합니다.

도움말 사용

설치 프로세스

1. 사전 조건::
   • 녹 1.75 이상
   • DeepSeek API 키
   • 인트로픽 API 키
2. 클론 창고::

   git clone https://github.com/getAsterisk/deepclaude.git
cd deepclaude

3. 프로젝트 빌드::

   cargo build --release

4. 구성 파일프로젝트 루트 디렉터리에 생성config.toml문서화:

   [server]
host = "127.0.0.1"
port = 3000
[pricing]
# 配置定价选项

5. 운영 서비스::

   cargo run --release

사용 가이드라인

1. API 사용::
   • 기본 예제::

    import requests
   url = "http://127.0.0.1:3000/api"
   payload = {
   "model": "claude",
   "prompt": "Hello, how can I help you today?"
   }
   response = requests.post(url, json=payload)
   print(response.json())
   

   • 스트리밍 응답 예시::

    import requests
   url = "http://127.0.0.1:3000/api/stream"
   payload = {
   "model": "claude",
   "prompt": "Tell me a story."
   }
   response = requests.post(url, json=payload, stream=True)
   for line in response.iter_lines():
   if line:
   print(line.decode('utf-8'))
   

2. 자체 호스팅::
   • 구성 옵션사용자는config.toml구성 옵션을 사용하여 API 및 인터페이스의 측면을 사용자 지정할 수 있습니다.
3. 안전::
   • 로컬 API 키 관리: API 키와 데이터의 개인정보 보호를 보장합니다.
   • 엔드투엔드 암호화: 데이터 전송의 보안을 보호합니다.
4. 헌신::
   • 기여 가이드라인풀 리퀘스트를 제출하거나 이슈를 보고하여 코드를 기여하고 프로젝트를 개선할 수 있습니다.