Deepseek训练
时间: 2025-02-20 21:07:47 浏览: 84
### DeepSeek 训练教程和资源
#### 成本效益分析
DeepSeek V3显著降低了大型模型训练成本。整个训练过程仅消耗约280万个GPU小时,总费用约为557.6万美元[^1]。
#### 本地部署指南
对于希望在本地环境中运行DeepSeek模型的开发者而言,具体操作如下:
- **下载模型文件**:可以从Hugging Face平台获取所需模型。
- **安装依赖库**:确保已安装PyTorch或其他必要的深度学习框架。
```python
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek/model-path")
model = AutoModel.from_pretrained("deepseek/model-path")
inputs = tokenizer("你好,DeepSeek!", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
```
上述代码展示了如何加载预训练好的DeepSeek模型并执行推理任务[^2]。
#### 资源链接汇总
为了更好地利用DeepSeek工具集,建议访问以下官方渠道获得更多信息和支持:
- 官方文档:提供详细的API描述和技术细节。
- GitHub仓库:分享SDK、示例项目以及来自社区的帮助。
- 帮助中心:解答关于服务定价、账户管理等方面遇到的问题。
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