侧面 LV
发表于 2025-4-11 18:46:15
以下是使用本地DeepSeek模型的大致步骤，用比较通俗易懂的说法来讲：
一、准备工作
1. 安装必要软件：
首先你得安装Python，这是运行很多深度学习相关程序的基础。可以从Python官方网站下载适合你电脑系统（比如Windows、Mac等）的安装包进行安装，安装过程中记得勾选将Python添加到系统路径，这样后面使用起来更方便。
接着安装PyTorch，它是一个深度学习框架，DeepSeek模型很多时候是基于PyTorch运行的。去PyTorch官网，按照它给出的指示，根据你的CUDA版本（如果电脑有NVIDIA显卡并且想利用显卡加速，就需要关注CUDA版本，要是没有NVIDIA显卡就选择CPU版本）安装对应的PyTorch。
2. 获取DeepSeek模型文件：
你要从正规渠道下载DeepSeek模型的文件。这可能是从模型的官方发布平台或者相关的开源代码库获取。把下载好的模型文件放在你容易找到的文件夹里，比如在桌面上新建一个“DeepSeek_model”文件夹，将模型文件放进去。
二、运行使用
1. 编写代码：
打开你常用的代码编辑器，比如Visual Studio Code。在编辑器里新建一个Python文件，比如命名为“use_deepseek.py”。
在这个Python文件里，首先要导入必要的库，像前面安装的PyTorch相关库，还有一些可能需要的辅助库，比如`torchvision`（如果涉及图像相关任务）等。例如：
```python
import torch
import torchvision
```
然后，需要加载DeepSeek模型。这部分代码要根据模型的具体结构和保存格式来写。一般来说，可能是类似这样的代码（这里只是示例，实际要根据模型情况调整）：
```python
model = torch.load(你存放模型文件的路径/模型文件名.pth)
model.eval()
```
之后，如果你要用模型进行预测等操作，比如是图像分类任务，你得准备好要处理的图像数据，对图像数据进行预处理（比如调整大小、归一化等），再把数据输入到模型中获取结果。例如：
```python
from torchvision import transforms
from PIL import Image
定义图像预处理步骤
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
加载图像
image = Image.open(你要处理的图像路径/图像文件名.jpg)
image = transform(image).unsqueeze(0)
with torch.no_grad():
output = model(image)
这里根据模型输出格式进行进一步处理，比如获取预测类别等
```
2. 运行代码：
保存好代码后，在代码编辑器的终端或者命令提示符（如果是Windows系统）、终端（如果是Mac或Linux系统）中，进入到你保存“use_deepseek.py”文件的文件夹。比如你把文件保存在桌面上的“DeepSeek_project”文件夹，在命令提示符中输入`cd C:Users你的用户名DesktopDeepSeek_project`（Windows路径示例，Mac和Linux路径写法不同但原理类似）。
然后输入`python use_deepseek.py`，回车运行代码，就可以看到模型运行的结果啦。
以上只是一个基本流程，实际使用中因为模型具体功能和需求不同，代码和操作会有差异。 |
|
