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Modèles DeepSeek

Les modèles DeepSeek sur Vertex AI offrent des modèles sans serveur et entièrement gérés en tant qu'API. Pour utiliser un modèle DeepSeek sur Vertex AI, envoyez une requête directement au point de terminaison de l'API Vertex AI. Étant donné que les modèles DeepSeek utilisent une API gérée, il n'est pas nécessaire de provisionner ni de gérer l'infrastructure.

Vous pouvez diffuser vos réponses en flux continu pour réduire la perception de la latence côté utilisateur. Une réponse en flux continu utilise des événements envoyés par le serveur (SSE) pour diffuser la réponse de manière incrémentielle.

Modèles DeepSeek disponibles

Les modèles suivants sont disponibles depuis DeepSeek et peuvent être utilisés dans Vertex AI. Pour accéder à un modèle DeepSeek, accédez à sa fiche de modèle Model Garden.

DeepSeek-V3.1

DeepSeek-V3.1 est un modèle hybride qui prend en charge le mode réflexion et le mode sans réflexion. Par rapport à la version précédente, cette mise à niveau apporte des améliorations aux modes de pensée hybrides, à l'appel d'outils et à l'efficacité de la pensée.

DeepSeek R1 (0528)

DeepSeek R1 (0528) est la dernière version du modèle DeepSeek R1. Par rapport à DeepSeek-R1, il offre une profondeur de raisonnement et des capacités d'inférence nettement améliorées. DeepSeek R1 (0528) excelle dans un large éventail de tâches, telles que l'écriture créative, les questions-réponses générales, l'édition et la synthèse.

Remarques

Pour une sécurité adaptée à la production, intégrez DeepSeek R1 (0528) à Model Armor, qui analyse les requêtes et les réponses des LLM pour détecter divers risques de sécurité.

Accéder à la fiche de modèle DeepSeek R1 (0528)

Utiliser les modèles DeepSeek

Vous pouvez utiliser des commandes curl pour envoyer des requêtes au point de terminaison Vertex AI en employant les noms de modèles suivants :

Pour DeepSeek-V3.1, utilisez deepseek-v3.1-maas.
Pour DeepSeek R1 (0528), utilisez deepseek-r1-0528-maas.

Avant de commencer

Pour utiliser des modèles DeepSeek avec Vertex AI, procédez comme suit. Vous devez activer l'API Vertex AI (aiplatform.googleapis.com) pour pouvoir utiliser Vertex AI. Si vous disposez déjà d'un projet pour lequel l'API Vertex AI est activée, vous pouvez utiliser ce projet au lieu de créer un projet.

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

Accédez à l'une des fiches de modèle Model Garden suivantes, puis cliquez sur Activer :
- Accéder à la fiche de modèle DeepSeek-V3.1
- Accéder à la fiche de modèle DeepSeek R1 (0528)

Effectuer un appel en flux continu à un modèle DeepSeek

L'exemple suivant effectue un appel en flux continu à un modèle DeepSeek :

REST

Une fois que vous avez configuré votre environnement, vous pouvez utiliser REST pour tester un prompt textuel. L'exemple suivant envoie une requête au point de terminaison du modèle de l'éditeur.

Avant d'utiliser les données de requête, effectuez les remplacements suivants :

LOCATION : région compatible avec les modèles DeepSeek.
MODEL : nom du modèle que vous souhaitez utiliser.
ROLE : rôle associé à un message. Vous pouvez spécifier user ou assistant. Le premier message doit utiliser le rôle user. Les modèles fonctionnent avec des tours user et assistant alternés. Si le message final utilise le rôle assistant, le contenu de la réponse continue immédiatement à partir du contenu de ce message. Cela vous permet de limiter une partie de la réponse du modèle.
CONTENT : contenu, tel que le texte, du message user ou assistant.
MAX_OUTPUT_TOKENS : nombre maximal de jetons pouvant être générés dans la réponse. Un jeton correspond environ à quatre caractères. 100 jetons correspondent à environ 60-80 mots.
Spécifiez une valeur inférieure pour obtenir des réponses plus courtes et une valeur supérieure pour des réponses potentiellement plus longues.
STREAM : valeur booléenne qui spécifie si la réponse est diffusée ou non. Diffusez votre réponse en flux continu pour réduire la perception de la latence que peuvent avoir les utilisateurs finaux. Définissez la valeur sur true pour diffuser la réponse et sur false pour la renvoyer simultanément.

Méthode HTTP et URL :

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/openapi/chat/completions

Corps JSON de la requête :

{
  "model": "deepseek-ai/MODEL",
  "messages": [
    {
      "role": "ROLE",
      "content": "CONTENT"
    }
  ],
  "max_tokens": MAX_OUTPUT_TOKENS,
  "stream": true
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/openapi/chat/completions"

PowerShell

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/openapi/chat/completions" | Select-Object -Expand Content

Vous devriez recevoir une réponse JSON semblable à la suivante.

Réponse

data: {
  "choices": [
    {
      "delta": {
        "content": "CONTENT",
        "role": "assistant"
      },
      "index": 0,
      "logprobs": null
    }
  ],
  "created": 1234567890,
  "id": "2025-06-11|10:00:00.292195-07|9.7.144.202|-123456789",
  "model": "deepseek-ai/MODEL",
  "object": "chat.completion.chunk"
  "system_fingerprint": "",
}

data: {
  "choices": [
    {
      "delta": {
        "content": "CONTENT",
        "role": "assistant"
      },
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "logprobs": null
    }
  ],
  "created": 1234567890,
  "id": "2025-06-11|10:00:00.292195-07|9.7.144.202|-123456789",
  "model": "deepseek-ai/MODEL",
  "object": "chat.completion.chunk"
  "system_fingerprint": "",
  "usage": {
    "completion_tokens": 131,
    "prompt_tokens": 14,
    "total_tokens": 145
  }
}

data: [DONE]

Effectuer un appel sans flux continu à un modèle DeepSeek

L'exemple suivant effectue un appel sans flux à un modèle DeepSeek :

REST

Une fois que vous avez configuré votre environnement, vous pouvez utiliser REST pour tester un prompt textuel. L'exemple suivant envoie une requête au point de terminaison du modèle de l'éditeur.

Avant d'utiliser les données de requête, effectuez les remplacements suivants :

LOCATION : région compatible avec les modèles DeepSeek.
MODEL : nom du modèle que vous souhaitez utiliser.
ROLE : rôle associé à un message. Vous pouvez spécifier user ou assistant. Le premier message doit utiliser le rôle user. Les modèles fonctionnent avec des tours user et assistant alternés. Si le message final utilise le rôle assistant, le contenu de la réponse continue immédiatement à partir du contenu de ce message. Cela vous permet de limiter une partie de la réponse du modèle.
CONTENT : contenu, tel que le texte, du message user ou assistant.
MAX_OUTPUT_TOKENS : nombre maximal de jetons pouvant être générés dans la réponse. Un jeton correspond environ à quatre caractères. 100 jetons correspondent à environ 60-80 mots.
Spécifiez une valeur inférieure pour obtenir des réponses plus courtes et une valeur supérieure pour des réponses potentiellement plus longues.
STREAM : valeur booléenne qui spécifie si la réponse est diffusée ou non. Diffusez votre réponse en flux continu pour réduire la perception de la latence que peuvent avoir les utilisateurs finaux. Définissez la valeur sur true pour diffuser la réponse et sur false pour la renvoyer simultanément.

Méthode HTTP et URL :

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/openapi/chat/completions

Corps JSON de la requête :

{
  "model": "deepseek-ai/MODEL",
  "messages": [
    {
      "role": "ROLE",
      "content": "CONTENT"
    }
  ],
  "max_tokens": MAX_OUTPUT_TOKENS,
  "stream": false
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/openapi/chat/completions"

PowerShell

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/openapi/chat/completions" | Select-Object -Expand Content

Vous devriez recevoir une réponse JSON semblable à la suivante.

Réponse

{
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "logprobs": null,
      "message": {
        "content": "CONTENT",
        "role": "assistant"
      }
    }
  ],
  "created": 1234567890,
  "id": "2025-06-11|10:00:00.292195-07|9.7.144.202|-123456789",
  "model": "deepseek-ai/MODEL",
  "object": "chat.completion",
  "system_fingerprint": "",
  "usage": {
    "completion_tokens": 367,
    "prompt_tokens": 14,
    "total_tokens": 381
  }
}

Disponibilité et quotas des régions d'un modèle DeepSeek

Pour les modèles DeepSeek, un quota s'applique à chaque région dans laquelle le modèle est disponible. Le quota est spécifié en requêtes par minute (RPM).

Modèle	Région	Quotas	Longueur du contexte
DeepSeek-V3.1
DeepSeek-V3.1	`us-west2`		163 840
DeepSeek R1 (0528)
DeepSeek R1 (0528)	`us-central1`	QPM : 1 000	163 840

Si vous souhaitez augmenter vos quotas pour l'IA générative sur Vertex AI, vous pouvez en faire la demande via la console Google Cloud . Pour en savoir plus sur les quotas, consultez Utiliser des quotas.

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Modèles DeepSeek disponibles

DeepSeek-V3.1

DeepSeek R1 (0528)

Remarques

Utiliser les modèles DeepSeek

Avant de commencer

Effectuer un appel en flux continu à un modèle DeepSeek

REST

curl

PowerShell

Réponse

Effectuer un appel sans flux continu à un modèle DeepSeek

REST

curl

PowerShell

Réponse

Disponibilité et quotas des régions d'un modèle DeepSeek

Modèles DeepSeek