deepseek v3 本地
时间: 2025-02-07 10:07:38 浏览: 150
### DeepSeek V3 本地部署使用指南
#### 安装环境准备
为了顺利安装并运行 DeepSeek V3,建议先准备好 Python 和必要的依赖库。确保已安装最新版本的 pip 并创建虚拟环境以隔离项目依赖项。
```bash
python -m venv deepseek_env
source deepseek_env/bin/activate # Linux/MacOS
deepseek_env\Scripts\activate # Windows
pip install --upgrade pip
```
#### 下载源码与模型文件
访问官方 GitHub 仓库获取最新的源代码[^1]:
```bash
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3.git
cd deepseek-v3
```
接着从 Hugging Face 下载预训练好的 DeepSeek V3 模型权重:
```bash
mkdir models && cd models
wget https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3/resolve/main/pytorch_model.bin
```
#### 配置环境变量
根据文档说明设置必要的环境变量以便程序能够找到模型路径和其他配置参数[^2]。通常这涉及到编辑 `.env` 文件或将相应键值对添加到系统的环境变量中。
#### 启动服务端口
启动 API 接口之前,请确认所有前置条件均已满足。通过命令行执行以下指令来开启 HTTP 服务器监听指定端口号上的请求。
```bash
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
```
此时应该可以在浏览器里输入 `http://localhost:8000/docs` 来查看自动生成的 Swagger UI 文档页面,方便测试各个接口功能。
#### 运行示例脚本
对于希望快速上手的新用户来说,可以直接尝试现成的例子了解具体用法。进入 examples 目录下挑选合适的 python 脚本来作为起点[^3]。
```python
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-V3"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
text = "这是一个简单的例子用于展示如何加载和使用模型."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
print(outputs.logits.softmax(dim=-1))
```
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