运行以下Python代码调用Azure上部署的DeepSeek-R1模型时，触发500内部服务器错误：

import os
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
llm_config = { "config_list": [          {
            "model": "DeepSeek-R1",  
            "api_key": "XXX",  
            "base_url": "https://aistudioaiservicesXXXX.openai.azure.com/",
            "api_type": "azure",
            "api_version": "2024-05-01-preview"  # Adaptez selon votre configuration
        }] }
assistant = AssistantAgent("assistant", llm_config=llm_config)
user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy", code_execution_config=False)
user_proxy.initiate_chat(
    assistant,
    message="Tell me a joke about NVDA and TESLA stock prices.",
)

错误信息：

InternalServerError: Error code: 500 - {'error': {'code': 'InternalServerError', 'message': 'Backend returned unexpected response. Please contact Microsoft for help.'}}

可按以下步骤排查解决：

• 验证模型部署与配置匹配
  确认Azure门户中部署的模型名称与代码里的model字段完全一致，注意大小写和拼写错误；尝试将api_version切换为稳定版本（如2024-02-15-preview或2023-12-01-preview），部分预览版API可能与DeepSeek-R1存在兼容性问题。

• 核对API访问权限与密钥
  检查api_key是否为对应Azure OpenAI资源的有效密钥（可在门户“密钥和终结点”页面获取），避免密钥过期或输入错误；若资源设置了虚拟网络访问限制，需确保运行代码的环境在允许的网络范围内。

• 测试基础API连通性
  先绕过AutoGen框架，用OpenAI SDK直接测试模型连通性，定位问题是否出在框架层面：

  from openai import AzureOpenAI
  client = AzureOpenAI(
      api_key="XXX",
      api_version="2024-02-15-preview",
      azure_endpoint="https://aistudioaiservicesXXXX.openai.azure.com/"
  )
  response = client.chat.completions.create(
      model="DeepSeek-R1",
      messages=[{"role": "user", "content": "Tell me a joke about NVDA and TESLA stock prices."}]
  )
  print(response.choices[0].message.content)
  

  若此测试仍报错，说明问题源于Azure服务端或配置，需联系Azure支持；若测试成功，再排查AutoGen的配置细节。

• 更新AutoGen版本
  安装最新稳定版AutoGen，旧版本可能对Azure OpenAI的新API支持不足：

  pip install --upgrade pyautogen
  

• 检查模型部署状态与配额
  登录Azure门户查看模型部署状态是否为“成功”，确认是否存在令牌配额耗尽、并发请求超限等资源限制问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user29762460