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deepseek r1本地部署后更换模型

时间: 2025-02-14 22:15:52 浏览: 295

### DeepSeek R1 本地部署后更换模型的方法在完成DeepSeek-R1的初始部署之后，如果希望切换到其他版本或其他类型的模型，可以按照如下方法操作。此过程主要依赖于先前已经成功配置好的环境基础之上进行调整。 #### 修改配置文件指定新模型路径对于已有的项目结构，在`config.yaml`或者其他形式的设置文档中定位到关于加载预训练权重的部分。通常情况下这里会记录着当前正在使用的模型文件位置以及名称。通过编辑该部分参数指向新的目标即可实现无缝替换[^1]。 ```yaml model: path: "path/to/new_model_weights" ``` #### 更新依赖库至最新版考虑到不同版本之间可能存在API变动或是新增特性支持的情况，建议定期检查官方仓库是否有更新，并适时升级相关Python包以确保最佳兼容性和性能表现。这一步骤可以通过pip工具轻松达成： ```bash pip install --upgrade deepseek ollama ``` #### 测试验证新旧模型差异为了确认一切正常运作，应当编写简单的测试脚本来对比之前的结果输出是否存在显著区别。这样做不仅有助于发现潜在问题所在，同时也便于后续调优工作开展。 ```python from deepseek import load_model, predict old_predictions = [] new_predictions = [] for input_data in test_dataset: old_pred = predict(input_data, model="old_version") new_pred = predict(input_data, model="new_version") old_predictions.append(old_pred) new_predictions.append(new_pred) # 进行必要的统计分析... ```

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