transformers 加载 deepseek 模型

### 使用Python和Transformers库加载DeepSeek小型模型 为了使用Python中的Hugging Face Transformers库加载特定于DeepSeek的小型预训练模型，可以遵循以下方法： #### 安装必要的依赖项 首先，确保安装了`transformers`以及可能需要的其他相关包。可以通过pip命令来完成这些软件包的安装。 ```bash pip install transformers ``` 如果目标是在GPU上运行推理或继续微调，则还需要安装PyTorch版本与CUDA兼容的二进制文件。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` #### 加载DeepSeek小型模型 一旦环境设置完毕，就可以通过指定模型名称来实例化相应的类以加载DeepSeek提供的小型模型。假设该模型已经在Hugging Face Model Hub上有注册并公开可用。 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/small-model-name") # 替换为实际的模型ID model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("deepseek-ai/small-model-name") ``` 注意，在上述代码片段中，“small-model-name”应被替换为具体想要使用的DeepSeek发布的模型的实际标识符[^1]。 对于图像分类或其他类型的任务，可能会涉及不同的类名；因此应当查阅官方文档获取最准确的信息关于如何针对不同应用场景正确初始化模型对象[^2]。

<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何使用Hugging Face Transformers库加载DeepSeek模型。用户的问题中提到“transformers deepseek 模型 加载器 使用方法”，所以主要关注模型加载的步骤和相关参数。 首先，我应该回忆一下Transformers库的基本用法，特别是如何加载预训练模型。用户提供的引用内容里已经有一个例子，我需要确认这个例子是否正确，以及是否需要补充其他信息。 步骤一，环境准备。引用里提到安装transformers、peft、datasets等库，这些确实是必需的。可能需要提醒用户安装特定版本的库，避免兼容性问题，但用户的问题中没有提到错误，所以暂时可以按引用中的命令给出。 然后加载模型和分词器。代码示例使用了AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer，这是标准的做法。模型名称是“deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat”，需要注意用户是否需要不同的模型版本，比如base版还是chat版。另外，参数中的torch_dtype=torch.bfloat16和device_map="auto"是为了节省显存和自动分配多GPU，可能需要解释这些参数的作用，特别是半精度训练的优势。 接下来，用户可能想知道更多的模型加载选项，比如量化加载。引用中提到了bitsandbytes库，可以用来进行8位或4位量化。这部分可能需要详细说明，比如使用load_in_8bit参数，并解释量化对显存的影响。 另外，模型的不同模式（如训练模式和推理模式）也很重要。需要提到model.train()和model.eval()的区别，以及它们在微调和推理时的应用。 然后，生成文本的步骤。使用model.generate方法，需要传入input_ids，并设置参数如max_length、temperature等。这里要给出示例代码，并解释各个参数的作用，比如temperature控制生成多样性。 关于模型加载器，可能用户还想了解不同的Auto类，比如AutoModel、AutoModelForSequenceClassification等，但DeepSeek是因果语言模型，所以应该使用AutoModelForCausalLM。 最后，常见问题部分需要考虑用户可能遇到的错误，比如显存不足，这时候可以建议使用量化或更小的批次。另外，模型名称是否正确，依赖库是否安装完全，以及是否需要登录Hugging Face账户才能下载模型。 总结步骤：环境安装、加载模型和分词器、配置参数（如半精度、设备映射）、量化加载选项、模型模式设置、生成文本示例、常见问题解答。需要确保所有代码示例正确，并且参数解释清晰，帮助用户避免常见陷阱。</think>以下是通过Hugging Face Transformers库调用DeepSeek模型的具体方法，包含关键参数说明和操作步骤： ### 一、基础模型加载 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch # 加载基础模型（7B参数版本） model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base", torch_dtype=torch.bfloat16, # 使用BF16半精度（节省40%显存） device_map="auto", # 自动分配多GPU trust_remote_code=True # 信任自定义模型代码 ) # 加载分词器（与模型配套使用） tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base") ``` ### 二、高级配置参数 1. **量化加载**（8-bit/4-bit）： ```python model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat", load_in_8bit=True, # 8bit量化（显存需求降低50%） device_map="auto" ) ``` 2. **指定计算设备**： ```python model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "...", device_map={ "transformer.wte": 0, "transformer.h.0": 0, "transformer.ln_f": 0, "lm_head": 0 } # 手动分配层到GPU0 ) ``` ### 三、模型使用示例 ```python inputs = tokenizer("中国的首都是", return_tensors="pt").to("cuda") outputs = model.generate( inputs.input_ids, max_length=100, temperature=0.9, # 控制生成随机性（0~1） top_p=0.95, # nucleus采样参数 repetition_penalty=1.2 # 防止重复生成 ) print(tokenizer.decode(outputs[0])) ``` ### 四、关键注意事项 1. **显存需求**： - 7B模型FP32需要28GB显存 - BF16模式需要14GB - 8-bit量化仅需7GB 2. **模型模式切换**： ```python model.train() # 训练模式（用于微调） model.eval() # 推理模式（默认） ``` 3. **支持模型列表**： - `deepseek-llm-7b-base` - `deepseek-llm-7b-chat` - `deepseek-llm-67b-base`（需多卡并行） [^1]: Hugging Face官方文档显示，使用AutoModelForCausalLM可自动适配不同架构的生成模型，DeepSeek系列基于类GPT结构开发，因此适用该加载器。