deepseek 源代码
时间: 2025-05-13 19:16:18 浏览: 34
### DeepSeek 模型的源代码及其 GitHub 开源项目
DeepSeek 是一个致力于构建强大语言模型检索引擎的开源项目,其目标是通过开放模型及相关工具促进社区合作和技术进步。以下是关于 DeepSeek 模型源代码的相关信息:
#### 1. **GitHub 上的 DeepSeek 官方仓库**
DeepSeek 的官方 GitHub 存储库提供了完整的开源实现,开发者可以在此找到模型训练、推理以及部署所需的代码和文档。具体地址如下:
- [https://github.com/deepseek-ai](https://github.com/deepseek-ai)
该存储库包含了多个子模块,涵盖了从基础架构到高级功能的各种组件[^2]。
#### 2. **DeepSeek V3 技术文档**
除了核心代码外,DeepSeek 还发布了一份详细的 PDF 文档,描述了模型的设计原理、技术细节以及应用场景。这份文档位于以下链接中:
```plaintext
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/DeepSeek_V3.pdf
```
此文档对于理解模型内部机制至关重要,并帮助开发者更好地利用这些资源进行二次开发或研究工作[^4]。
#### 3. **Hugging Face 平台上的模型分发**
为了进一步推动开源生态建设,DeepSeek 将其预训练好的权重文件托管于 Hugging Face Hub 上。这意味着用户可以直接下载经过验证的工作版本而无需重复执行耗时费力的训练过程[^3]。
下面是一个简单的 Python 示例展示如何加载来自 Hugging Face 的 DeepSeek 预训练模型:
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek/codellama")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek/codellama")
text = "def hello_world():"
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=50)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
```
上述脚本展示了如何基于 `codellama` 实现代码补全任务。
---
###
阅读全文
相关推荐



















