赵启 LV
发表于 2025-4-21 18:47:46
以下是在本地部署DeepSeek R1模型较为通俗易懂的步骤：
一、准备环境
1. 安装Python：
首先要确保你的电脑上安装了Python。你可以从Python官方网站（https://www.python.org/downloads/ ）下载适合你操作系统（比如Windows、Mac OS、Linux）的Python安装包，然后按照安装向导进行安装。安装过程中注意勾选将Python添加到系统路径，这样方便后续使用命令行操作。
2. 安装必要的库：
安装PyTorch：根据你电脑上的CUDA版本（如果有NVIDIA显卡且支持CUDA）去PyTorch官网（https://pytorch.org/getstarted/locally/ ）选择合适的安装命令。例如，如果你的电脑支持CUDA 11.3，你可以在命令行中运行类似这样的命令 `pip install torch torchvision torchaudio indexurl https://download.pytorch.org/whl/cu113` 。如果没有NVIDIA显卡，那就选择CPU版本安装。
安装其他依赖库：通常还需要安装 `transformers` 库等。在命令行中运行 `pip install transformers` 来安装。
二、获取DeepSeek R1模型
1. 从官方或模型库获取模型权重：
你可以到DeepSeek官方发布渠道或者Hugging Face等模型库找到DeepSeek R1模型。如果是在Hugging Face，进入对应的模型页面后，找到下载相关模型权重文件的选项。把模型权重文件下载到你本地电脑的一个指定文件夹中，比如 `C:DeepSeek R1weights` （Windows系统）或者 `/home/user/DeepSeek R1/weights` （Linux或Mac OS系统）。
三、编写代码进行部署
1. 创建Python脚本：
打开你常用的文本编辑器（比如Visual Studio Code、Sublime Text等）或者集成开发环境（如PyCharm）。
创建一个新的Python文件，例如 `deploy_DeepSeek_R1.py` 。
2. 编写代码加载模型并使用：
在Python脚本中，首先导入必要的库：
```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
```
然后加载模型和分词器：
```python
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(路径/to/DeepSeek R1模型文件夹)
model = AutoModel.from_pretrained(路径/to/DeepSeek R1模型文件夹)
```
这里的“路径/to/DeepSeek R1模型文件夹”就是你前面下载模型权重所在的文件夹路径。
接下来可以进行一些简单的文本处理示例，比如输入文本并得到模型输出：
```python
text = "你想要输入的文本内容"
inputs = tokenizer(text, return_tensors=pt)
with torch.no_grad():
outputs = model(inputs)
print(outputs)
```
四、运行部署
1. 运行脚本：
打开命令行终端。
切换到你保存 `deploy_DeepSeek_R1.py` 脚本的目录。在Windows系统中，使用 `cd` 命令，例如 `cd C:DeepSeek R1` 。在Linux或Mac OS系统中，比如 `cd /home/user/DeepSeek R1` 。
然后运行脚本，在命令行中输入 `python deploy_DeepSeek_R1.py` 。如果一切配置正确，你应该能看到模型对输入文本处理后的输出结果。
注意，实际部署过程中可能会因为环境差异、模型版本等问题遇到一些报错，这时候需要根据报错信息去查找和解决问题，例如缺少某些依赖库就安装相应库，CUDA版本不兼容就调整PyTorch版本等。 |
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