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发表于 2025-4-12 08:56:09
以下是大致的DeepSeek开源模型部署步骤，用比较通俗的方式来讲：
准备工作
1. 安装相关依赖：
首先你得有Python环境，建议安装Python 3.8及以上版本。可以用`pip`（Python的包管理工具）来安装各种需要的库。比如PyTorch，你要根据自己显卡的情况，从PyTorch官网找到对应的安装命令。如果有CUDA（NVIDIA的并行计算平台和编程模型）环境，就安装支持CUDA的PyTorch版本 ，这样可以利用显卡加速计算；要是没有CUDA环境，就安装CPU版本。除了PyTorch，还可能需要安装`transformers`库等，用`pip install transformers`命令就行。
2. 获取模型文件：
去DeepSeek的官方仓库或者相关开源平台，找到你想要部署的模型文件。把它下载到你本地的一个文件夹里，记住这个文件夹的路径。
部署过程
1. 编写部署代码：
打开你常用的代码编辑器，比如VS Code。新建一个Python文件，例如`deploy_deepseek.py`。
在文件里，先导入必要的库：
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
```
然后加载模型和分词器：
```python
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(你下载模型文件所在的文件夹路径)
model = AutoModel.from_pretrained(你下载模型文件所在的文件夹路径)
```
这里路径要写对，就是你刚刚下载模型文件的那个文件夹。
接下来就可以进行简单的推理测试了，比如输入一段文本，让模型生成回答：
```python
text = "你的输入文本内容"
inputs = tokenizer(text, return_tensors=pt)
outputs = model(inputs)
这里根据具体需求，可能要对outputs进行进一步处理来得到想要的结果
```
2. 运行代码：
保存好代码文件后，打开命令行终端。进入到你保存`deploy_deepseek.py`文件的文件夹路径。比如文件在`C:my_project`文件夹下，就在命令行输入`cd C:my_project`。
然后运行代码，输入`python deploy_deepseek.py`。如果一切顺利，你就能看到模型根据你输入的文本给出的输出结果啦。
注意事项
1. 硬件要求：
如果模型比较大，对显卡的显存要求也高。要是显存不够，运行时可能会报错。如果没有足够好的显卡，也可以尝试在CPU上运行，但速度会慢很多。
2. 模型版本和依赖兼容性：
确保你下载的模型版本和你安装的依赖库版本是兼容的。有时候版本不匹配也会导致各种错误。
以上只是一个简单的部署示例，实际应用中可能还需要根据具体需求对模型进行更多的配置和优化。 |
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