deepseek kvcache
时间: 2025-03-04 18:51:05 浏览: 51
### DeepSeek KVCache 技术文档与使用说明
#### 一、KVCache 减少策略及其优势
作为正交方向,许多算法旨在减少 KVCache 的大小,这对系统有两个重要的好处:1) 增加批处理大小以提高利用率;2) 提高 KVCache 缓存命中率以降低预填充成本[^1]。
#### 二、DeepSeek 安装指南
对于希望部署 KTransformers 并利用其优化功能的开发者而言,可以通过以下方式获取并安装 DeepSeek 模型:
- **ModelScope**: 可访问 [ModelScope](https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-R1),下载所需版本。
- **Hugging Face Models Hub**: 访问[HuggingFace](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1),找到对应的模型页面进行下载。
- **第三方链接**: 博主分享了一个配置文件的百度网盘链接,可前往提取。注意验证文件完整性[^2]。
#### 三、加载预训练模型及推理流程
为了充分利用 DeepSeek 模型的能力,在实际应用中通常遵循如下操作步骤:
1. 加载预训练模型:从上述任一平台下载适合任务需求的 DeepSeek 模型,并借助 KTransformers API 实现快速加载;
2. 输入数据准备:依据具体应用场景准备好相应的输入源(如文本、图片等),确保格式匹配目标模型的要求;
3. 执行推理过程:调用 KTransformers 推理接口完成预测工作,期间框架会智能调度硬件资源提升效率;
4. 结果展示解析:最终输出可通过 Web UI 或者编程接口呈现给用户端,帮助理解分析结果[^3]。
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-R1")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-R1")
input_text = "Your input text here."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```
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