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deepseek是用PYTorch做的吗

时间: 2025-03-01 13:04:01 浏览: 172

### 关于 DeepSeek 是否基于 PyTorch 构建 DeepSeek 的实现并未明确限定在特定框架之上，但从提供的参考资料来看，更多提及的是 TensorFlow 而非 PyTorch。具体而言，在构建复杂深度学习模型方面，DeepSeek 结合了 TensorFlow 的高效策略来提升建模效率[^4]。尽管如此，这并不完全排除 DeepSeek 可能在某些版本或场景下支持 PyTorch。实际上，许多现代 AI 工具为了兼容性和灵活性考虑，往往会提供跨平台的支持。然而，根据现有资料，对于 DeepSeek 来说，TensorFlow 是更为突出的选择之一。考虑到这一点，如果希望确认某个特定版本的 DeepSeek 是否确实使用了 PyTorch 进行开发，则建议查阅官方文档或源码仓库获取更确切的信息。 ```python # 此处展示了一个假设性的例子，用于说明如何通过环境变量配置启动不同模式下的 DeepSeek 应用程序 export HSA_FORCE_FINE_GRAIN_PCIE=1 export USE_MIOPEN_BATCHNORM=1 # 如果是基于 PyTorch 实现的话，可能涉及如下导入语句 import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) text_input = "Once upon a time" input_ids = tokenizer.encode(text_input, return_tensors='pt') output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=50) print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)) ``` 需要注意的是上述代码仅为示意用途，并不代表实际存在的 PyTorch 版本的 DeepSeek API 或者行为逻辑。

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