一文讲透字节测试如何用AI加速问题定位和分析（附源码）

import requests

# 定义本地部署的 DeepSeek API 地址
DEESEEK_API_URL = "http://localhost:11434/api/generate"

def call_deepseek_for_logs(input_text):    """
    调用 DeepSeek 推理服务进行日志分析。
    """
    # 请求数据
    payload = {
        "model": "deepseek-r1:1.5b",
        "prompt": f"从以下日志中查找与 '{input_text}' 相关的错误，并提供解决方案：\n\n{open('application.log', 'r').read()}"
    }
    headers = {"Content-Type": "application/json"}

    try:
        # 调用 DeepSeek API
        response = requests.post(DEESEEK_API_URL, json=payload, headers=headers)
        response.raise_for_status()  # 如果 HTTP 请求失败，抛出异常
        result = response.json()
        return result.get("response", "")
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"调用 DeepSeek API 失败: {e}")
        returnNone