RStudio接入deepseek

### 如何在 RStudio 中集成 DeepSeek 大型语言模型 要在 RStudio 中集成 DeepSeek 的大型语言模型 (LLM)，可以遵循以下方法和技术细节： #### 1. 安装必要的依赖项 为了使 DeepSeek LLM 能够运行于 R 环境中，需安装 Python 和其相关库。这是因为大多数深度学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）主要支持 Python 生态系统。 可以通过 `reticulate` 包来实现 R 和 Python 的交互操作[^1]。以下是具体代码示例用于加载所需的包并配置环境： ```r install.packages("reticulate") library(reticulate) # 设置 Python 解释器路径 use_python("/usr/bin/python3", required = TRUE) ``` #### 2. 配置 Hugging Face Transformers 库 DeepSeek 是基于 Hugging Face 提供的 Transformer 架构构建而成的大规模预训练模型之一。因此，在此过程中还需要引入 HuggingFace 的 transformers 工具集[^2]。 通过 pip 命令或者 conda 来完成 python 下面 transformer 及其他必要组件的安装工作。 ```bash pip install torch==1.10.* torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 pip install transformers datasets evaluate accelerate deepspeed bitsandbytes ``` 接着回到 Rstudio 平台内部继续设置： ```r py_config <- py_config() cat(paste("Python version:", py_version(), "\n")) cat(paste("Using Python at:", py_config$python, "\n")) huggingface_hub_install <- function() { tryCatch({ reticulate::import("transformers") }, error=function(cond){ system('pip install huggingface-hub') }) } huggingface_hub_install() transformers <- import("transformers") datasets <- import("datasets") evaluate <- import("evaluate") accelerate <- import("accelerate") deepspeed <- import("deepspeed") bitsandbytes <- import("bitsandbytes") ``` #### 3. 加载 DeepSeek 模型实例化对象 一旦上述准备工作就绪，则可直接调用对应名称下的 pre-trained weights 初始化一个完整的 NLP pipeline 实体[^3]。 ```r model_name_or_path <- "deepseek/lite-MaxF1" tokenizer <- transformers$AutoTokenizer$new(model_name_or_path) config <- transformers$AutoConfig$new(model_name_or_path) model <- transformers$AutoModelForCausalLM$new.from_pretrained(model_name_or_path, config=config) pipeline <- transformers$TextGenerationPipeline$model=model$tokenizer=tokenizer ``` 此时已经成功创建了一个能够执行文本生成任务的功能模块！ #### 4. 测试与验证功能 最后一步就是利用简单的输入字符串去测试整个流程是否正常运作起来。 ```r input_text <- c("Once upon a time there was an AI called DeepSeek that could generate stories.") output <- pipeline(input_text)$generate(max_length=50L, num_return_sequences=2L) print(output) ``` 以上即为关于如何将 DeepSeek 这样的先进自然语言处理技术融入到统计编程软件——RStudio 当中的全过程概述[^4]。