ollama离线部署大模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
时间: 2025-03-03 07:34:47 浏览: 139
### 如何离线部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 大模型
为了成功离线部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 模型,环境配置和资源准备至关重要。确保硬件满足最低需求,包括足够的 GPU 显存和支持 CUDA 的 NVIDIA 图形卡[^1]。
#### 准备工作
安装必要的依赖库对于顺利运行大模型非常重要。通常情况下,这涉及 Python 环境设置以及 PyTorch 或 TensorFlow 这样的深度学习框架的安装。具体到 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B,推荐使用 Anaconda 创建独立的工作环境来管理包版本冲突问题:
```bash
conda create -n deepseek_env python=3.9
conda activate deepseek_env
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
```
#### 下载并加载预训练权重
由于目标是在没有互联网连接的情况下部署该模型,因此需要提前下载好所有的文件,并将其存储在一个可访问的位置。官方文档建议通过有网络连接的设备预先获取这些资源,之后再转移到目标环境中。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_or_path = "path_to_offline_model_directory"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
```
#### 配置推理服务
完成上述准备工作后,下一步就是构建一个能够接收请求并向用户提供响应的服务接口。Flask 是一种轻量级 Web 应用程序开发工具,非常适合用来快速搭建这样的 API 接口。
```python
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
input_text = request.json.get('input')
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return jsonify({"output": result})
if __name__ == "__main__":
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
```
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