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deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B template

时间: 2025-03-02 08:09:18 浏览: 120

### 关于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 的模板、资源及其使用对于 `deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B` 这一模型而言，其下载地址为 https://hf-mirror.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B[^1]。此模型基于Hugging Face平台提供服务和支持。 #### 获取模板与资源的方法为了获取该模型的相关模板或资源，可以访问官方提供的文档页面以及社区论坛，在这些地方通常会有详细的教程和案例分享。此外，也可以通过浏览GitHub仓库来寻找开源项目中的应用实例[^2]。 #### 使用方法概述加载并利用这个预训练好的语言模型可以通过Python脚本实现： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B") input_text = "你好" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` 这段代码展示了如何初始化指定名称的模型和分词器，并执行简单的文本生成任务。 #### 示例展示假设想要测试模型的回答能力，可以根据上述代码框架构建更复杂的交互场景，比如创建一个聊天机器人应用程序，允许用户输入问题并通过调用API接口获得由模型产生的回复。

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