python如何部署调用deepseek
时间: 2025-06-26 19:15:53 浏览: 6
### 部署和调用 DeepSeek 模型的方法
在 Python 中部署和调用 DeepSeek 模型通常涉及以下几个方面:
#### 修改模型路径
为了加载特定版本的 DeepSeek 模型,需要调整 `demo/app_januspro.py` 文件中的变量设置。具体来说,应将 `model_path` 的值更改为目标模型的位置或名称,例如 `"deepseek-ai/Janus-Pro-7B"`[^1]。
#### 使用 HDFS 存储资源
当涉及到分布式存储时,可以通过指定 HDFS 路径来管理依赖文件。例如,在命令行参数中加入如下配置可以挂载远程存档文件到本地运行环境中:
```bash
--archives hdfs:///user/${USER}/Python.zip#Python \
```
这一步骤有助于确保所有必要的库和脚本能够在集群节点上被正确访问[^2]。
#### 处理 INT8 模型精度不足的情况
如果发现整数量化后的 INT8 模型无法达到预期性能,则可通过执行额外步骤优化混合精度表现。首先利用工具脚本 `run_qtable.py` 创建自定义量化表格;其次依据该表指导哪些网络层保留原始浮点运算形式,并最终通过传递这些信息至 `model_deploy.py` 来构建新的混合精度模型实例[^3]。
#### Docker 容器开发环境准备
对于希望简化安装流程以及保持一致性的开发者而言,基于官方提供的容器镜像是一种高效的选择方案之一。只需简单拉取最新版图像即可获得预配置好的工作空间:
```bash
docker pull sophgo/tpuc_dev:latest
```
以下是综合上述要点的一个基本实现框架示例代码片段:
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
def load_model(model_name="deepseek-ai/Janus-Pro-7B"):
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
return tokenizer, model
if __name__ == "__main__":
tokenizer, model = load_model()
input_text = "Your prompt here"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(result)
```
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