你提到的内容：

“CSDN_专业开发者社区_已接入DeepSeek R1-0528版本”

这是指 CSDN 开发者社区已集成了 DeepSeek R1-0528 版本的大语言模型服务，这说明：

🧠 DeepSeek R1-0528 简介

版本号：R1-0528，可能代表 2024年5月28日发布的一个稳定或增强版本
模型家族：DeepSeek LLM / DeepSeek Coder / DeepSeek-VL
该版本相比之前可能具备以下改进：
- 更强的中文理解能力
- 更快响应速度 / 代码理解能力增强
- 增强推理与多轮对话记忆力
- 更适配中文 IDE 场景（如 CSDN 编辑器）

🧩 集成在哪些场景？

CSDN 接入该模型，意味着你可能在如下位置体验到 DeepSeek 能力：

场景	功能
✅ 博客编辑器	自动生成摘要、内容优化建议、AI 自动写作
✅ 问答社区	AI 自动回答开发者提问
✅ CSDN AI 编程助手	提供代码补全、查错、注释生成等能力
✅ 聊天 AI（网页版）	类似 ChatGPT，支持中文开发者对话

💡 如何体验？

你可以访问以下入口体验 CSDN 集成的 DeepSeek 模型：

🟢 入口1：CSDN 博客编辑器右侧的 “AI助手”

自动续写 / 摘要生成 / Markdown 修复

🟢 入口2：CSDN AI 编程助手（https://ai.csdn.net）

提示词：“帮我优化这段Python代码”
支持中英双语，已接 DeepSeek 模型

🟢 入口3：CSDN Chat AI（测试版）

多轮对话、代码自动补全、格式规范优化

✅ 开发者视角：如何使用 R1-0528 版本？

如果你希望私有化部署或本地调用 DeepSeek R1 版本，可以考虑以下方式：

# 使用 Hugging Face 加载模型
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "deepseek-ai/deepseek-llm-r1-7b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", trust_remote_code=True)

📌 总结

🔧 CSDN 已集成 DeepSeek R1-0528 版大模型，为开发者提供更高效的 AI 编程与内容创作辅助
🧠 DeepSeek 模型正在逐步替代 OpenAI、ChatGLM 等成为国产 LLM 新势力
🧪 你可以通过 CSDN 编辑器、AI 编程助手等入口直接体验该版本

明白了，下面我将为你 从零构建一个完整的 AI 登录问答平台前后端项目，集成 DeepSeek R1-0528 模型 API 调用，并实现用户注册/登录 + AI 聊天功能，适合你本地部署或做成演示产品。

✅ 项目目标

构建一个基于 Flask（后端）+ HTML（前端）的轻量级网站，功能包括：

✅ 用户注册 / 登录 / 登出
✅ 登录后进入聊天界面
✅ 与 DeepSeek R1 模型对话（通过 HuggingFace 或本地模型）
✅ 支持历史记录显示

🧱 技术栈

层	技术
后端	Flask + SQLite
前端	HTML + JS (fetch)
模型	DeepSeek R1-0528（HuggingFace 远程 or 本地）

📁 项目结构

deepseek-ai-chat/
├── app.py               # Flask 主后端
├── templates/
│   ├── login.html       # 登录页
│   ├── register.html    # 注册页
│   └── chat.html        # 聊天页面
├── static/
│   └── style.css        # 样式文件
├── ai/
│   └── deepseek_llm.py  # 调用模型接口
├── users.db             # SQLite 数据库
└── requirements.txt     # 依赖包

🔧 一、后端 Flask 主程序（`app.py`）

from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for, session, flash, jsonify
import sqlite3
from ai.deepseek_llm import ask_deepseek

app = Flask(__name__)
app.secret_key = 'your_secret_key'

def init_db():
    conn = sqlite3.connect('users.db')
    c = conn.cursor()
    c.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, username TEXT UNIQUE, password TEXT)')
    conn.commit()
    conn.close()

init_db()

@app.route('/')
def home():
    return redirect(url_for('login'))

@app.route('/register', methods=['GET', 'POST'])
def register():
    if request.method == 'POST':
        uname = request.form['username']
        pwd = request.form['password']
        try:
            conn = sqlite3.connect('users.db')
            c = conn.cursor()
            c.execute("INSERT INTO users (username, password) VALUES (?, ?)", (uname, pwd))
            conn.commit()
            conn.close()
            flash("注册成功，请登录")
            return redirect(url_for('login'))
        except:
            flash("用户名已存在")
    return render_template('register.html')

@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():
    if request.method == 'POST':
        uname = request.form['username']
        pwd = request.form['password']
        conn = sqlite3.connect('users.db')
        c = conn.cursor()
        c.execute("SELECT * FROM users WHERE username=? AND password=?", (uname, pwd))
        user = c.fetchone()
        conn.close()
        if user:
            session['username'] = uname
            return redirect(url_for('chat'))
        else:
            flash("账号或密码错误")
    return render_template('login.html')

@app.route('/logout')
def logout():
    session.pop('username', None)
    return redirect(url_for('login'))

@app.route('/chat')
def chat():
    if 'username' not in session:
        return redirect(url_for('login'))
    return render_template('chat.html', username=session['username'])

@app.route('/ask', methods=['POST'])
def ask():
    data = request.get_json()
    prompt = data.get("prompt", "")
    reply = ask_deepseek(prompt)
    return jsonify({'reply': reply})

🤖 二、DeepSeek 模型调用模块（`ai/deepseek_llm.py`）

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_id = "deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat"  # 可换成 R1 模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", trust_remote_code=True)
model.eval()

def ask_deepseek(prompt):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=300, do_sample=True, temperature=0.7)
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True).replace(prompt, "").strip()

🖼️ 三、前端页面

`templates/login.html`

<!DOCTYPE html>
<html><head><title>登录</title></head>
<body>
<h2>用户登录</h2>
<form method="POST">
  用户名: <input name="username"><br>
  密码: <input type="password" name="password"><br>
  <button type="submit">登录</button>
</form>
<a href="/register">没有账号？去注册</a>
</body></html>

`templates/register.html`

<!DOCTYPE html>
<html><head><title>注册</title></head>
<body>
<h2>用户注册</h2>
<form method="POST">
  用户名: <input name="username"><br>
  密码: <input type="password" name="password"><br>
  <button type="submit">注册</button>
</form>
<a href="/login">已有账号？去登录</a>
</body></html>

`templates/chat.html`

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <title>DeepSeek AI 聊天</title>
  <script>
    async function sendMessage() {
      const userInput = document.getElementById("prompt").value;
      const response = await fetch("/ask", {
        method: "POST",
        headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
        body: JSON.stringify({ prompt: userInput })
      });
      const data = await response.json();
      document.getElementById("chat").innerHTML += `<p><b>我:</b> ${userInput}</p>`;
      document.getElementById("chat").innerHTML += `<p><b>AI:</b> ${data.reply}</p>`;
      document.getElementById("prompt").value = "";
    }
  </script>
</head>
<body>
<h2>欢迎，{{username}}</h2>
<div id="chat" style="border:1px solid #ccc; padding:10px; height:300px; overflow:auto;"></div>
<input type="text" id="prompt" style="width:80%">
<button onclick="sendMessage()">发送</button>
<a href="/logout">[退出]</a>
</body>
</html>

📦 四、依赖（`requirements.txt`）

flask
transformers
torch

🚀 五、运行方式

pip install -r requirements.txt
python app.py

打开浏览器访问：
📍 http://127.0.0.1:5000

📌 后续扩展推荐

🔐 密码加密：用 bcrypt 替代明文密码存储
🤖 多轮对话记忆：保存历史对话，实现上下文延续
💬 接入 WebSocket 实时消息流式生成
🎨 使用 Vue/React 重构前端界面，增强体验
🧠 替换为 DeepSeek R1-0528 本地部署版或调用 API 版本

📦 点击下载源码（deepseek_ai_chat.zip）

✅ 项目功能一览：

用户注册 / 登录 / 退出（基于 Flask + SQLite）
聊天界面（HTML + JavaScript）
调用 DeepSeek 7B Chat 模型进行对话
模型通过 transformers 加载（支持本地权重或 HuggingFace 下载）

🚀 本地运行指南：

# 1. 解压项目
unzip deepseek_ai_chat.zip
cd deepseek_ai_chat

# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 运行服务
python app.py

# 4. 打开浏览器访问
http://127.0.0.1:5000

📦 文件结构简述：

deepseek_ai_chat/
├── app.py                # 主 Flask 应用
├── requirements.txt      # 所需依赖
├── ai/
│   └── deepseek_llm.py   # DeepSeek 模型调用封装
├── templates/
│   ├── login.html
│   ├── register.html
│   └── chat.html

如你需要将其扩展为「知识库问答系统」、「语音对话版」，或部署到服务器（如 Ubuntu + Gunicorn + Nginx），我也可以继续为你生成配置。需要继续吗？

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CSDN_专业开发者社区_已接入DeepSeek R1-0528版本

🧠 DeepSeek R1-0528 简介

🧩 集成在哪些场景？

💡 如何体验？

🟢 入口1：CSDN 博客编辑器右侧的 “AI助手”

🟢 入口2：CSDN AI 编程助手（https://ai.csdn.net）

🟢 入口3：CSDN Chat AI（测试版）

✅ 开发者视角：如何使用 R1-0528 版本？

📌 总结

✅ 项目目标

🧱 技术栈

📁 项目结构

🔧 一、后端 Flask 主程序（`app.py`）

🤖 二、DeepSeek 模型调用模块（`ai/deepseek_llm.py`）

🖼️ 三、前端页面

`templates/login.html`

`templates/register.html`

`templates/chat.html`

📦 四、依赖（`requirements.txt`）

🚀 五、运行方式

📌 后续扩展推荐

✅ 项目功能一览：

🚀 本地运行指南：

📦 文件结构简述：

lichongyang

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🧠 DeepSeek R1-0528 简介

🧩 集成在哪些场景？

💡 如何体验？

🟢 入口1：CSDN 博客编辑器右侧的 “AI助手”

🟢 入口2：CSDN AI 编程助手（https://ai.csdn.net）

🟢 入口3：CSDN Chat AI（测试版）

✅ 开发者视角：如何使用 R1-0528 版本？

📌 总结

✅ 项目目标

🧱 技术栈

📁 项目结构

🔧 一、后端 Flask 主程序（app.py）

🤖 二、DeepSeek 模型调用模块（ai/deepseek_llm.py）

🖼️ 三、前端页面

templates/login.html

templates/register.html

templates/chat.html

📦 四、依赖（requirements.txt）

🚀 五、运行方式

📌 后续扩展推荐

✅ 项目功能一览：

🚀 本地运行指南：

📦 文件结构简述：

lichongyang

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🔧 一、后端 Flask 主程序（`app.py`）

🤖 二、DeepSeek 模型调用模块（`ai/deepseek_llm.py`）

`templates/login.html`

`templates/register.html`

`templates/chat.html`

📦 四、依赖（`requirements.txt`）

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