鲲鹏+昇腾部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B+webui
时间: 2025-03-03 21:30:54 浏览: 176
### 部署环境准备
为了在鲲鹏和昇腾平台上成功部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 模型并集成 WebUI,需先准备好相应的软件包和支持库。确保操作系统已安装 Python 3.x 版本以及 pip 工具。对于特定硬件的支持,需要安装 NPU 的驱动程序与 CANN (Compute Architecture for Neural Networks) SDK 来适配昇腾处理器[^1]。
### 安装依赖项
通过命令行工具更新系统包管理器,并安装必要的 Python 库来支持模型加载和服务启动:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install transformers sentencepiece gradio flask
```
上述命令会安装 PyTorch 及其扩展模块、Hugging Face Transformers 库用于处理预训练语言模型、SentencePiece 进行分词操作以及 Gradio 和 Flask 构建简易的 Web UI 接口。
### 下载模型文件
前往 ModelScope 平台获取目标模型权重文件 `DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B` ,并将之放置于项目根目录下或指定路径内以便后续调用。
### 编写服务脚本
创建一个新的 Python 文件作为入口点,在其中定义好 API 路由逻辑并与前端页面交互展示推理结果。下面是一个简单的例子说明如何实现这一功能:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
import gradio as gr
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path/to/model")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path/to/model")
def predict(text_input):
inputs = tokenizer.encode_plus(
text_input,
add_special_tokens=True,
return_tensors="pt"
)
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(**inputs)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return response
iface = gr.Interface(fn=predict, inputs='text', outputs='text')
if __name__ == "__main__":
iface.launch()
```
此段代码实现了基于 Transformer 结构的语言生成任务接口,利用 Gradio 提供了一个简洁易用的文字输入框让用户提交待预测文本串,并返回经过 Qwen 大规模对话理解能力加工后的回复内容。
### 启动应用
完成以上配置之后就可以运行该应用程序了。打开终端窗口进入包含 main.py 的工作空间执行 python 命令即可开启 HTTP Server 监听来自浏览器端发起请求的服务实例。
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