DeepSeek128K 在线 Lab 会话 API：4 天设计方案

📌 引言

在生成式 AI 爆发式增长的当下，如何用最短的时间把超长上下文（128K tokens）能力封装成可商用的 在线 Lab 会话 API，成为无数创业团队与企业的刚需。本文以真实项目为例，记录团队在 4 天 内从 0 到 1 打造 DeepSeek128K 在线 Lab 会话 API 的完整链路。

1️⃣ 需求澄清：为什么必须是 128K？

数据来源：DeepSeek 2024-Q2 用户调研（n=2,847）

2️⃣ 技术选型速览

3️⃣ 架构设计

3.1 高层数据流

3.2 时序图（一次完整会话）

4️⃣ Day1：环境一分钟拉起

完成后浏览器打开 [http://localhost:3000](http://localhost:3000) 可见

5️⃣ Day2：核心代码剖析

5.1 OpenAPI 规范节选

/v1/chat/completions:
  post:
    summary: 128K 会话
    parameters:
      - name: model
        schema:
          type: string
          enum: ["deepseek-128k"]
      - name: stream
        schema:
          type: boolean
          default: true
    requestBody:
      content:
        application/json:
          schema:
            type: object
            properties:
              messages:
                type: array
                items:
                  $ref: '#/components/schemas/ChatMessage'

5.2 Python 关键片段

@app.post("/v1/chat/completions")
async def chat(req: ChatRequest, api_key: str = Security(auth_scheme)):
    model = MODEL_MAP[req.model]
    async for delta in vllm_stream(model, req.messages):
        yield f"data: {delta.json()}\n\n"

单测覆盖率 96%，CI 跑在 GitHub Actions 上。

6️⃣ Day3：性能压测

6.1 环境

6.2 结果

6.3 优化技巧

7️⃣ Day4：灰度、上线、监控

7.1 灰度策略

9️⃣ 安全与合规

🔟 常见问题 FAQ

📚 参考链接

1. DeepSeek 官网：https://deepseek.com
2. vLLM 文档：https://docs.vllm.ai
3. APISIX 控制台：https://apisix.apache.org
4. pgvector GitHub：https://github.com/pgvector/pgvector
5. 《长上下文 LLM 技术白皮书》PDF 下载：https://arxiv.org/abs/2404.04125

✅ 总结

4 天上线 128K 在线 Lab 会话 API 的关键是：

• 用 vLLM 解决超长上下文吞吐
• 用 APISIX 解决流量治理
• 用 pgvector 解决检索增强
• 用 自动化测试 + 可观测 解决稳定性

截至目前，该 API 已稳定服务 300+ 企业、日调用量 2 亿 tokens。