如何下载deepseek模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
时间: 2025-03-02 07:10:47 浏览: 538
### 如何下载 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型
为了获取 `DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B` 版本的模型文件,可以访问指定链接并遵循标准流程完成下载操作。具体来说:
ModelScope 提供了一个托管平台用于发布和共享各种预训练模型,其中包括所需的 `DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q4_K_M.gguf` 文件[^3]。
#### 下载方法
通过浏览器直接打开提供的 URL 地址即可进入 ModelScope 页面,在该页面上找到对应的资源项后点击下载按钮来保存目标文件至本地计算机环境之中。
对于命令行爱好者而言,也可以利用 wget 或 curl 工具实现自动化脚本化处理过程如下所示:
```bash
wget https://modelscope.cn/models/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF/resolve/master/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q4_K_M.gguf -O DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q4_K_M.gguf
```
上述指令会将远程服务器上的 `.gguf` 格式的模型参数数据拉取下来,并命名为 `DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q4_K_M.gguf` 存储于当前目录下以便后续加载调用。
相关问题
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q2_K.gguf和DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q8_K.gguf有什么区别
### 文件区别分析
对于 `DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q2_K.gguf` 和 `DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q8_K.gguf` 这两种文件的主要差异在于量化级别[^1]。
#### 量化级别的不同影响模型性能和存储需求
- **Q2_K Quantization**
- 使用 Q2_K 表示的是每权重位宽为 2-bit 的量化方式。
- 更低的精度意味着更少的数据量,从而减少内存占用并加速推理过程。
- 可能会带来一定程度上的计算精度损失,在某些复杂任务上表现不如高比特量化版本。
- **Q8_K Quantization**
- 对应于每权重位宽为 8-bit 的量化方法。
- 提供更高的数值表示能力,保持较好的模型准确性。
- 需要更多的存储空间以及相对较多的时间来完成预测操作。
因此,选择哪种类型的 `.gguf` 文件取决于具体应用场景的需求平衡:如果追求极致效率而可以接受一定范围内的质量折衷,则可以选择较低位数(如 Q2_K);反之则推荐采用高位数(如 Q8_K)。这同样适用于其他类似的预训练语言模型部署场景[^3]。
```python
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_q2k = "path/to/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q2_K.gguf"
model_name_q8k = "path/to/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q8_K.gguf"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_q8k)
def load_model(model_path):
return AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_path,
device_map="auto",
torch_dtype=torch.float16,
trust_remote_code=True,
low_cpu_mem_usage=True,
attn_implementation="eager"
)
q2k_model = load_model(model_name_q2k)
q8k_model = load_model(model_name_q8k)
```
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B与deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF有什么区别
### 比较 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 和 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF
#### 参数量与模型结构
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 是基于 Qwen 架构的大规模预训练语言模型,参数量达到 140亿。该模型通过蒸馏技术优化,在保持性能的同时降低了计算资源需求[^1]。
相比之下,DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF 版本同样拥有相同的架构基础和相似的参数数量,但是经过 GGUF (General Graph-based Unified Format) 技术处理,使得模型文件更紧凑高效,适合边缘设备部署。
#### 文件格式与存储效率
标准版 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 使用常见的权重保存方式,而 GGUF 格式的变体则采用了图结构化数据表示方法来压缩模型尺寸并提高加载速度。这种改进对于内存有限或带宽受限环境特别有利。
#### 推理性能对比
由于GGUF版本进行了针对性优化,因此在某些硬件平台上可能会表现出更好的推理延迟特性;然而具体表现取决于实际应用场景以及所使用的加速库等因素影响。通常情况下两者的核心算法逻辑一致,主要区别在于实现细节上的不同。
```python
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
def load_model(model_name):
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
return model, tokenizer
model_standard, tokenizer_standard = load_model("deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF")
text = "Once upon a time"
input_ids_standard = tokenizer_standard(text, return_tensors="pt").input_ids
output_standard = model_standard.generate(input_ids_standard)
input_ids_gguf = tokenizer_gguf(text, return_tensors="pt").input_ids
output_gguf = model_gguf.generate(input_ids_gguf)
print(f'Standard Model Output: {tokenizer_standard.decode(output_standard[0], skip_special_tokens=True)}')
print(f'GGUF Model Output: {tokenizer_gguf.decode(output_gguf[0], skip_special_tokens=True)}')
```
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