KTransformers部署deepseek

### 如何部署 KTransformers 使用 DeepSeek #### 安装必要的依赖项 为了成功部署 KTransformers 并使用 DeepSeek 模型，首先需要确保所有必需的 Python 库已正确安装。这可以通过执行以下命令完成： ```bash pip install torch torchvision torchaudio pip install transformers pip install numpy pandas scikit-learn pip install tensorflow pip install flask ``` 这些包提供了构建和运行深度学习应用程序所需的基础工具[^4]。 #### 安装特定版本的 KTransformers 对于 KTransformers 的安装，建议使用指定版本以确保兼容性和稳定性。可以按照如下方式安装适合 CUDA 12.6 和 PyTorch 2.6 版本的 KTransformers 软件包: ```bash pip install ktransformers-0.3.0rc0+cu126torch26fancy-cp311-cp311-linux_x86_64.whl ``` 此命令会下载并安装适用于 Linux x86_64 架构系统的预编译二进制文件[^2]。 #### 准备环境与配置模型 一旦上述软件包都已就绪，下一步就是准备具体的模型及其配套资源。由于 DeepSeek 是基于 Hugging Face Transformers 开发而来，在实际应用前可能还需要额外调整参数设置或加载自定义权重等操作。具体步骤取决于所使用的特定模型架构以及应用场景需求。 #### 启动服务端口监听 最后一步通常是启动 Web API 或其他形式的服务接口以便外部调用者访问训练好的模型。如果选择了 Flask 来作为 web framework，则可以在项目根目录创建一个简单的入口脚本来实现这一点。下面给出了一段简化版代码片段用于说明目的： ```python from flask import Flask, request, jsonify import torch from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer app = Flask(__name__) model_name = "path/to/deepseek/model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): input_text = request.json['text'] inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) predictions = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1).tolist() return jsonify({"predictions": predictions}) if __name__ == "__main__": app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` 这段代码展示了如何通过 POST 请求接收输入文本数据，并返回由预先训练过的分类器产生的预测概率分布情况。