deepseek +word 本地宏部署

### 如何在本地环境中部署包含自定义词汇支持的 DeepSeek #### 准备工作为了成功部署带有自定义词汇支持的 DeepSeek，需先完成基本环境配置。确保已安装必要的开发工具和依赖项，如 Python 和 Git 等。 #### 获取源码并设置项目结构从官方仓库克隆最新版本的 DeepSeek 代码至本地机器上[^1]： ```bash git clone https://github.com/DeepSeekAI/deepseek.git cd deepseek ``` 创建虚拟环境来隔离项目的依赖关系，并激活该环境: ```bash python3 -m venv env source env/bin/activate pip install --upgrade pip ``` 接着按照文档说明安装所需包文件: ```bash pip install -r requirements.txt ``` #### 添加自定义词汇功能要使 DeepSeek 支持特定领域术语或其他特殊单词表，在训练阶段就要引入这些额外的数据集。这通常涉及修改预处理脚本以加载新的词典资源。对于已经训练好的模型，则可能需要调整推理逻辑以便更好地理解新增加的概念。具体实现方式取决于所使用的框架和技术栈；例如 TensorFlow 或 PyTorch 提供了多种方法来进行微调(fine-tuning)。如果采用基于 Transformer 架构的语言模型（如 BERT），可以通过以下步骤集成自定义词汇： - 更新 tokenizer (分词器)，使其能够识别新加入的词条； - 对编码层进行适当扩展或重新初始化部分参数，从而适应更大规模的字典尺寸变化； - 使用迁移学习技术针对目标应用场景进一步优化性能表现。 #### 测试与验证完成上述操作之后，应该构建几个测试案例用于评估改进效果。理想情况下，应当准备一组代表性的输入样本以及预期输出结果，以此衡量系统是否达到了预期目的。最后一步就是将经过充分调试后的版本打包发布成可执行程序或者 Docker 映像等形式，方便其他用户下载试用[^2]。

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