deepseek Qwen
时间: 2025-01-24 09:42:24 浏览: 129
### DeepSeek Qwen 使用指南及相关信息
#### 关于DeepSeek及其资源链接
DeepSeek是由高瓴资本支持的中国AI研究实验室,该机构发布的前沿模型之一为DeepSeek-V3。此模型属于混合专家(Mixture-of-Experts, MoE),具有6710亿参数规模,在每次处理Token时激活约370亿参数,并基于庞大的14.8万亿Token的数据集进行了训练[^2]。
对于希望深入了解或利用DeepSeek所提供的服务和技术的研究者与开发者而言,可以访问官方网址获取更多信息:[https://www.deepseek.com/](https://www.deepseek.com/) [^1];同时也可以通过GitHub上的开源项目页面来查看有关DeepSeek-V3的技术文档和其他资料:[https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3](https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3)。
#### 安装和使用Qwen系列模型的方法概述
虽然具体的`DeepSeek Qwen`名称并未直接提及于提供的参考资料中,但从上下文中推测这可能是指代类似于Qwen这样的大型语言模型(LLMs)。针对这类模型的一般性指导如下:
如果想要部署像Qwen这样来自DeepSeek团队开发的大规模预训练模型,则可以从Hugging Face平台下载对应的权重文件并加载到本地环境中运行测试实验。例如,假设要尝试名为`deepseek-ai/Qwen2.5-Coder`的一个版本,那么可以通过Python脚本实现快速入门操作:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_or_path = "deepseek-ai/Qwen2.5-Coder"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
input_text = "编写一段简单的Python程序用于计算两个数相加的结果:"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```
这段代码展示了如何从Transformers库加载指定型号的语言模型以及执行基本的任务——即给定提示词后自动生成后续文本内容的过程。
请注意上述例子中的`deepseek-ai/Qwen2.5-Coder`仅为示意用途,实际存在的具体模型名需参照官方发布的信息为准。
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