开发环境 Deepseek
时间: 2025-03-01 11:10:12 浏览: 49
### 配置 Deepseek 开发环境
#### 安装 Python 和创建虚拟环境
为了确保开发环境的稳定性和兼容性,在开始之前应先确认已安装适当版本的 Python 并建立独立的工作空间。推荐使用 Python 3.x 版本并利用 `venv` 或者 Anaconda 创建一个新的虚拟环境来隔离项目依赖项[^3]。
```bash
python3 -m venv my_deepseek_env
source my_deepseek_env/bin/activate # Linux/MacOS
my_deepseek_env\Scripts\activate # Windows
```
#### 下载和配置 Deepseek 模型
对于希望快速启动项目的开发者来说,可以通过 Ollama 提供的服务在线或离线下载所需的 Deepseek 模型文件。这一步骤的关键在于选择合适大小(例如7B参数量)的预训练模型以适应个人计算机硬件条件,并执行如下命令完成加载过程[^1]:
```bash
ollama run deepseek-r1:7b
```
#### GPU 支持配置
如果目标机器配备有 NVIDIA 显卡,则可以进一步优化性能表现。为此需按照官方文档指示安装 CUDA 工具包及相关驱动程序,从而让 TensorFlow 或 PyTorch 能够充分利用图形处理器加速计算任务。此外还需注意检查所选框架版本是否与当前使用的CUDA版本相匹配。
#### 测试验证
最后但同样重要的是,在一切准备工作完成后应当运行一些简单的测试案例来检验整个系统的正常运作情况。可以从 Hugging Face 上找到更多关于如何进行推理测试的信息以及样例代码片段作为参考[^2]:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
input_text = "Once upon a time,"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda") # 如果启用了GPU则指定设备为'cuda'
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```
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