deepseek-ai/deepseek-recipe

Что это?

Ключевые возможности

• 01Преобразует запросы Messages, Chat Completions и Responses в общий формат Conversation, а вывод модели разбирает обратно в любой из этих форматов.
• 02Собирает промпты из диалогов для DeepSeek V4 и V4.1 или кодирует их в token IDs с помощью подключённого токенизатора.
• 03Поддерживает потоковые ответы, режим thinking, вызовы инструментов со стороны клиента и продолжение Chat Completions с помощью `prefix`.
• 04Обрабатывает структурированный вывод через `response_format` в Chat Completions (`json_schema` или `regex`) и `text.format` в Responses (`json_schema`).
• 05Принимает изображения в base64 или по внешним URL и выполняет их предобработку с помощью OpenCV для V4.1.
• 06Подбирает `max_tokens` с учётом ограничения контекста: по умолчанию 8192 вне режима thinking, 65536 в режиме thinking и 131072 при уровне reasoning effort `max`.
• 07Преобразует `logprobs` и `top_logprobs` в `InferenceOptions`, оставляя вычисление вероятностей бэкенду.
• 08Включает привязки для Python (`deepseek_recipe`), пример сервера на Axum, пример сервера на FastAPI и браузерное демо.

Сценарии использования

• Создать обёртку для собственного бэкенда инференса DeepSeek, чтобы он мог обслуживать клиентов Messages, Chat Completions и Responses.
• Добавить потоковую передачу, вызовы инструментов или структурированный JSON-вывод к существующему эндпоинту модели, не переписывая обработку каждого протокола.
• Подготовить данные для обучения или оценки, преобразовав диалоги в точные промпты для модели.
• Подсчитывать токены в промптах и выводе рассуждений или проверять `max_tokens` с учётом ограничения контекста модели.
• Отлаживать форматирование промптов и разбор вывода с помощью встроенного браузерного демо.

Быстрый старт

1. 1

   Установите пакет Python

   python3 -m pip install deepseek-recipe
2. 2

   Преобразуйте запрос Chat Completions и отобразите промпт с помощью примера кода из README

Что важно знать

• !Библиотека не выполняет инференс модели, запуск инструментов или HTTP-передачу данных — всё это должен предоставить вызывающий код.
• !DeepSeek V4 не поддерживает изображения, поэтому их содержимое заменяется текстовым заполнителем.
• !Для примеров на Rust требуется сборка из исходного кода, чтобы использовать зависимости для работы с изображениями. README описывает это в отдельном руководстве по разработке.

Темы

Частые вопросы

Что такое deepseek-recipe?

Библиотеки на Rust и привязки для Python, которые преобразуют форматы LLM API в диалоги DeepSeek и собирают промпты. deepseek-recipe — набор крейтов на Rust с привязками для Python, который позволяет создать единый слой между бэкендом инференса и API-клиентами, работающими по разным протоколам. Он отвечает за связку протоколов: принимает запрос в формате Messages, Chat Completions или Responses, преобразует его в Conversation, собирает из диалога промпт (или последовательность token IDs) для моделей DeepSeek, а затем разбирает вывод модели и формирует ответ в формате, который запросил клиент.

deepseek-recipe можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

deepseek-recipe распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

deepseek-recipe всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в deepseek-recipe — 19 окт. 2026 г..

Для чего можно использовать deepseek-recipe?

Создать обёртку для собственного бэкенда инференса DeepSeek, чтобы он мог обслуживать клиентов Messages, Chat Completions и Responses. Добавить потоковую передачу, вызовы инструментов или структурированный JSON-вывод к существующему эндпоинту модели, не переписывая обработку каждого протокола. Подготовить данные для обучения или оценки, преобразовав диалоги в точные промпты для модели. Подсчитывать токены в промптах и выводе рассуждений или проверять `max_tokens` с учётом ограничения контекста модели. Отлаживать форматирование промптов и разбор вывода с помощью встроенного браузерного демо.

Как установить deepseek-recipe?

Установите пакет Python: python3 -m pip install deepseek-recipe Преобразуйте запрос Chat Completions и отобразите промпт с помощью примера кода из README

Где скачать deepseek-recipe?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/deepseek-ai/deepseek-recipe