DeepSeek | 深度求索本地部署

### DeepSeek 深度求索本地部署教程和配置指南 #### 1. 环境准备 为了成功部署DeepSeek模型，需先准备好运行环境。建议的操作系统为Linux发行版，如Ubuntu 20.04 LTS或更高版本。确保安装了Python 3.8及以上版本，并设置好虚拟环境来隔离项目依赖。 对于硬件需求，考虑到DeepSeek-V2.5等大型语言模型的数据量与计算复杂度，推荐配备至少拥有16GB显存的GPU设备以加速推理过程[^2]。 #### 2. 安装必要的软件包 通过pip工具安装所需的库文件，包括但不限于PyTorch、Transformers以及其他辅助性的开发库： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 pip install transformers datasets evaluate accelerate ``` 以上命令会下载并安装适用于CUDA 11.7平台上的PyTorch及相关组件，以及Hugging Face提供的transformers库和其他支持数据集加载评估等功能的扩展模块。 #### 3. 获取预训练模型权重 访问官方发布的资源页面获取最新的DeepSeek系列模型参数文件链接。通常情况下，这些文件会被托管于云存储服务中供用户免费下载使用。注意选择适合自己应用场景的具体变种版本（例如针对代码理解优化过的Specialized Code Model）。 #### 4. 配置启动脚本 创建一个名为`run_inference.sh`的新shell脚本来简化后续操作流程: ```bash #!/bin/bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 设定使用的GPU编号, 若有多卡可指定多个ID号用逗号分隔 python inference.py \ --model_name_or_path ./path_to_model_weights \ --input_file ./example_input.txt \ --output_dir ./results/ ``` 此脚本设置了可见的GPU ID，并调用了实际执行预测任务的Python程序`inference.py`，传入了模型路径、输入文本位置及输出目录作为参数。 #### 5. 编写推理逻辑 最后，在工作空间内新建一个Python源码文件`inference.py`用于定义具体的推理算法实现细节。这里仅给出框架示意： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer def main(): model_checkpoint = "path/to/model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_checkpoint) with open(args.input_file, 'r') as f: inputs = f.read() encoded_inputs = tokenizer(inputs, return_tensors="pt").to('cuda') outputs = model.generate(**encoded_inputs) decoded_outputs = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) output_path = os.path.join(args.output_dir, "result.txt") with open(output_path, 'w') as file: file.write(decoded_outputs) if __name__ == "__main__": import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--model_name_or_path", type=str, required=True, help="Path to pretrained model or model identifier from huggingface.co/models.") parser.add_argument("--input_file", type=str, default=None, help="The input text file for the model to process.") parser.add_argument("--output_dir", type=str, default="./", help="Directory where results will be saved.") args = parser.parse_args() main() ``` 这段代码展示了如何利用HuggingFace Transformers库加载已有的模型实例化对象，并完成从读取待处理文本到最终保存生成结果的一整套流程。