deepseek模型存储更改
时间: 2025-03-02 22:02:31 浏览: 53
### 修改 DeepSeek 模型的存储配置
对于希望调整 DeepSeek 模型存储方式的需求,主要涉及两个方面:一是改变模型保存的位置;二是优化模型加载的方式以适应不同的硬件环境。
#### 改变模型保存位置
为了指定新的路径来保存或读取预训练好的 DeepSeek 模型权重文件和其他必要的资源文件,可以在初始化时设置 `model_dir` 参数。这允许用户自定义模型及相关组件的具体存放目录:
```python
from deepseek import ModelConfig, load_model
config = ModelConfig(model_dir='/path/to/new/location')
model = load_model(config=config)
```
此操作会使得所有后续关于该实例的操作都基于新设定的路径执行[^1]。
#### 优化模型加载策略
当面对有限的计算资源时,可以通过启用混合精度训练、剪枝技术或是采用更高效的序列化格式(如 safetensors)等方式减少所需的空间占用以及加速加载过程。特别是对于较大规模版本的 DeepSeek (例如含有数十亿参数),这些措施尤为重要:
- **混合精度**: 使用 FP16 数据类型代替默认的 FP32 可显著降低内存消耗;
- **剪枝与量化**: 对网络结构做适当简化处理,在不影响性能的前提下进一步压缩体积;
- **高效序列化格式**: 利用像 Safetensors 这样的库能够提供更快的数据交换速度和较小的磁盘足迹。
具体实现上,可参考如下代码片段展示如何应用上述方法之一——即切换至安全张量(Safetensor)作为持久化的载体:
```python
import torch
from safetensors.torch import save_file as st_save
state_dict = model.state_dict()
st_save(state_dict, '/path/to/model.safetensors')
# 加载时同样使用safetensors接口恢复状态字典
loaded_state_dict = {}
st_load('/path/to/model.safetensors', loaded_state_dict)
model.load_state_dict(loaded_state_dict)
```
通过这种方式不仅提高了 I/O 效率还增强了跨平台兼容性[^2]。
阅读全文
相关推荐


















