rk3588 部署deepseek
时间: 2025-05-08 12:18:11 浏览: 42
### 在 RK3588 开发板上部署 DeepSeek 大语言模型
#### 部署环境准备
为了成功在 RK3588 平台上运行 DeepSeek-R1 模型,需先完成基础环境搭建。这包括安装操作系统以及必要的依赖库。推荐的操作系统为 Ubuntu 20.04 或更高版本,因为其兼容性和社区支持较好[^1]。
#### 安装 PyTorch 和 Transformers 库
DeepSeek-R1 基于 Hugging Face 的 `transformers` 库实现,因此需要安装最新的 PyTorch 版本和对应的 transformers 库来加载预训练权重文件。以下是具体命令:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install transformers accelerate optimum
```
上述命令适用于 ARM64 架构下的 CPU 方案[^2]。如果计划利用 GPU 加速,则需要额外配置 CUDA 工具链并下载适合的驱动程序。
#### 下载模型权重
访问官方仓库地址获取目标模型(如 DeepSeek-R1-1.5B 或 DeepSeek-R1-7B),通过以下脚本拉取所需参数至本地目录:
```python
from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download(repo_id="deepseek/ds-r1", local_dir="/path/to/model")
```
此操作会自动解析远程存储中的分片数据包,并将其保存到指定路径下以便后续调用[^3]。
#### 运行推理服务
构建简单的 Python 脚本来测试模型功能是否正常工作。下面是一个基本例子展示如何初始化实例并向用户提供交互界面:
```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/path/to/model")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/path/to/model")
def generate_text(prompt):
inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
outputs = model.generate(inputs, max_length=50)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return result
if __name__ == "__main__":
while True:
user_input = input("Enter your query (or type 'exit' to quit): ")
if user_input.lower() == 'exit':
break
response = generate_text(user_input)
print(f"Response: {response}")
```
注意:由于硬件资源有限,在实际应用过程中可能需要调整批量大小或其他超参设置以优化性能表现。
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