deepseek-v3本地部署、
时间: 2025-01-03 21:39:09 浏览: 1401
### DeepSeek-V3,需先准备好相应的环境。确保安装有 Python 和必要的依赖库。对于硬件方面,如果计划利用 GPU 加速,则应配置好 CUDA 及 cuDNN;若采用华为 Ascend 设备,则要设置好对应的开发环境和支持工具链[^4]。
#### 获取模型文件
访问官方发布的资源页面下载 DeepSeek-V3 的权重文件以及配套脚本。通常这些资料会打包在一起提供给开发者用于测试和集成目的。
#### 安装依赖项
通过 pip 或 conda 来安装所需的 Python 库。可以创建一个新的虚拟环境来隔离项目依赖关系,保持系统的整洁性和稳定性。以下是可能需要用到的一些包:
```bash
pip install torch transformers accelerate safetensors sentencepiece gradio
```
如果有意使用 Huawei Ascend 平台的话还需要额外引入特定于该平台的支持软件包。
#### 运行推理服务
完成上述准备工作之后就可以启动推理服务器了。一般情况下会有两种模式可供选择——命令行界面(CLI)或是图形用户界面(GUI),具体取决于实际应用场景和个人偏好。下面是一个简单的 CLI 示例代码片段展示如何加载并执行一次预测操作:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_or_path = "path_to_deepseek_v3"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
input_text = "your input here..."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda") # 如果不是GPU则改为cpu
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```
对于 GUI 方式的实现,推荐考虑 Gradio 框架,它能够快速搭建起交互式的 Web 应用程序以便更直观地体验 AI 功能带来的便利之处。
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