deepseek部署升腾910b4
时间: 2025-02-22 10:29:38 浏览: 411
### 部署DeepSeek于昇腾910 B4
#### 环境准备
为了成功在昇腾910 B4设备上部署DeepSeek模型,需先确认硬件环境已满足最低需求。昇腾910系列处理器具备强大的AI计算能力,适合运行大型神经网络模型。对于具体到B4型号的支持情况以及性能优化建议参见官方文档说明[^2]。
#### 安装依赖库
安装必要的软件包和工具链是必不可少的一环。这通常涉及Python解释器及其科学计算扩展如NumPy、Pandas等基础组件;另外还需特别注意Ascend NPU适配层的引入——通过特定API接口实现对NPU资源的有效管理和调度。
```bash
pip install numpy pandas torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
git clone https://github.com/olllama/ollama.git
cd ollama
pip install .
```
#### 获取预训练模型权重文件
根据项目描述,DeepSeek是一个经过知识蒸馏处理后的轻量化版本LLaMA架构模型,在实际应用前应当下载对应的参数文件并放置于指定路径下以便加载使用[^1]。
#### 修改配置文件适应新平台特性
针对不同硬件平台可能存在的差异性调整是非常重要的一步操作。例如修改`config.json`中的某些超参数设定来匹配当前系统的最佳工作状态,或是依据实际情况定制化loss function的形式等等。
#### 编写启动脚本执行推理任务
最后编写一段简单的测试程序验证整个流程是否通畅无阻:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_or_path = "path_to_your_model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
input_text = "your input text here."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("npu") # 使用'npu'作为device名称
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```
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