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如何调用本地deepseek

时间: 2025-02-14 08:04:49 浏览: 67

### 如何在本地环境中调用 DeepSeek #### 环境准备确保已安装 Python 3.x 及其相关依赖库，如 TensorFlow 或 PyTorch。还需设置虚拟环境来管理项目包版本[^1]。 #### 安装必要的软件和工具按照官方文档指示完成 Anaconda 的安装，并创建一个新的 conda 虚拟环境用于后续操作。接着，在此环境下利用 pip 工具安装 deepseek 库及其所需的各种扩展模块： ```bash pip install deepseek[all] ``` #### 下载预训练模型文件访问指定链接获取最新版的 DeepSeek 预训练权重参数，并将其放置于合适位置以便加载到程序中去。 #### 编写简单的测试脚本下面给出一段基础代码片段作为入门示例，展示了怎样实例化一个基于 CPU/GPU 加速推理引擎的对象，并传入待预测的数据集路径以获得输出结果： ```python from deepseek import load_model, predict_from_file # 初始化模型对象 (可根据硬件条件选择 'cpu'/'cuda') model = load_model('path/to/model', device='cuda') # 执行前向传播计算过程并打印分类概率分布情况 predictions = predict_from_file(model=model, input_path="data/test_set.csv") print(predictions) ``` 上述代码实现了从磁盘读取 CSV 文件格式的数据样本送入神经网络内部结构进行评估分析的功能。

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