File size: 1,866 Bytes
67219c7 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 |
import streamlit as st
from openai import OpenAI
# Инициализация клиента DeepSeek
client = OpenAI(
api_key="sk-a02694cf3c8640c9ae60428ee2c5a62e", # Замените ключ на свой
base_url="https://api.deepseek.com"
)
st.title("Чат с deepseek-reasoner")
# Храним историю переписки в Session State, чтобы она сохранялась между ререндами
if "messages" not in st.session_state:
st.session_state["messages"] = []
# Поле ввода для пользователя
user_input = st.text_input("Ваш вопрос:", "")
# По клику на кнопку отправляем запрос к модели
if st.button("Отправить"):
if user_input.strip():
# Добавляем сообщение пользователя в историю
st.session_state["messages"].append({"role": "user", "content": user_input})
try:
# Отправляем весь контекст (историю) модели deepseek-reasoner
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-reasoner",
messages=st.session_state["messages"]
)
assistant_message = response.choices[0].message["content"]
# Сохраняем ответ ассистента в историю
st.session_state["messages"].append(
{"role": "assistant", "content": assistant_message}
)
except Exception as e:
st.error(f"Ошибка при обращении к API: {e}")
# Выводим чат в формате "Роль: Текст"
st.write("---")
for msg in st.session_state["messages"]:
role = "Вы" if msg["role"] == "user" else "Модель"
st.markdown(f"**{role}:** {msg['content']}")
|