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部署了deepseek32b如何改成8b

时间: 2025-03-02 15:13:10 浏览: 86

### 将已部署的 DeepSeek 模型从 32-bit 转换为 8-bit 为了实现这一目标，可以采用量化技术来减少模型参数所占用的空间并加速推理过程。具体来说，在 PyTorch 中可以通过 `bitsandbytes` 库来进行混合精度训练或转换现有模型至较低比特表示形式。对于已经部署好的 deepseek 模型而言，如果希望将其权重由浮点数 (float32) 变更为 int8 类型，则需遵循如下方法： #### 安装依赖库首先确保安装了必要的 Python 包： ```bash pip install transformers bitsandbytes torch ``` #### 加载预训练模型并与量化函数相结合下面是一段用于加载指定版本的 deepseek 模型并将之量化的 Python 代码片段[^1]： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch import bitsandbytes as bnb model_name_or_path = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B" device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) original_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path).to(device) quantized_model = bnb.nn.Int8Params(original_model, has_fp16_weights=False, requires_grad=True).__torch_dispatch__(mode="default") print(f"Original Model dtype: {next(iter(original_model.parameters())).dtype}") print(f"Quantized Model dtype: {next(iter(quantized_model.parameters())).dtype}") ``` 这段脚本会打印出原始模型以及经过处理后的量化模型的数据类型差异，从而验证是否成功实现了从 float32 到 int8 的转变。需要注意的是，虽然此操作可以在一定程度上提高性能和降低内存消耗，但也可能会轻微影响最终输出的质量；因此建议在实际应用前充分测试新设置下的表现情况。

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