可通过四种方法批量调用DeepSeek模型：一、用requests库同步HTTP调用；二、用asyncio+httpx异步并发请求；三、封装为支持参数的CLI工具；四、基于Docker与RabbitMQ实现分布式任务分发。
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如果您需要对DeepSeek模型执行批量任务处理，例如批量生成文本、批量问答或批量推理，可以通过编写自动化脚本实现高效调用。以下是实现该目标的多种具体方法：
一、使用Python requests库直接调用DeepSeek API
该方法适用于已获取官方API密钥并部署了DeepSeek开放接口服务的场景，通过HTTP请求批量提交任务，具备轻量、可控、易调试的特点。
1、安装requests库：执行命令 pip install requests。
2、准备包含所有输入数据的JSON列表，例如保存为input_tasks.json，每项含prompt字段。
3、编写循环逻辑：读取JSON文件，逐条构造POST请求体，设置headers中Authorization为Bearer your_api_key。
4、为每次请求添加超时控制与错误重试机制，例如使用try-except捕获ConnectionError，并设置最多重试3次。
5、将响应中的output字段提取并追加写入results.json文件，确保每次写入后调用flush()保证实时落盘。
二、基于asyncio并发调用DeepSeek异步API端点
该方法利用异步IO提升吞吐量，适合高并发批量请求且服务端支持async endpoint的部署环境，可显著缩短整体处理耗时。
1、安装httpx库：执行命令 pip install httpx[http2]以启用HTTP/2支持。
2、定义异步请求函数，接收单个prompt参数，返回结构化响应字典，其中包含id和generated_text字段。
3、使用asyncio.gather()并发执行全部任务，最大并发数限制为10以避免触发限流。
4、在主协程中加载输入队列，按批次切分为每组20条，批次间插入0.5秒延迟防止服务端压力突增。
5、将各批次结果统一合并后，用json.dump()写入带时间戳的输出文件，文件名格式为output_YYYYMMDD_HHMMSS.json。
三、构建本地CLI工具封装DeepSeek批量推理流程
该方法将脚本封装为命令行工具，支持参数化输入路径、模型版本、输出目录等，便于集成至定时任务或CI/CD流水线。
1、创建main.py，使用argparse解析参数：--input-path、--model-name、--output-dir、--batch-size。
2、校验输入路径下所有.txt文件，按--batch-size分组，每组生成一个独立的推理请求负载。
3、调用DeepSeek SDK（如deepseek-api-py）的BatchInferenceClient类，传入模型标识deepseek-chat-671b。
4、启用日志记录功能，将每个batch的开始时间、完成时间和错误信息写入batch_log.log。
5、输出目录自动创建子文件夹，命名规则为batch_yyyyMMddHHmmss，每个子文件夹内存放对应批次的result.json和raw_response.bin。
四、通过Docker容器编排实现多节点DeepSeek批量任务分发
该方法适用于拥有多个DeepSeek服务实例的集群环境，借助消息队列解耦生产与消费，保障任务可靠投递与失败重试。
1、部署RabbitMQ容器作为任务队列，创建队列名称为deepseek_batch_queue。
2、编写生产者脚本：读取CSV输入表，每行转换为JSON消息，发布到队列，设置delivery_mode=2确保持久化。
3、编写消费者脚本：启动多个worker进程，每个进程监听队列，调用本地运行的DeepSeek服务HTTP接口。
4、消费者接收到消息后，调用curl命令发起POST请求，URL为http://deepseek-service:8000/v1/chat/completions。
5、成功响应后发送ACK确认，失败则发送NACK并重新入队；重试超过3次的消息转入DLX死信队列待人工干预。
