deepseek - ri - 7b tokenizer.json
时间: 2025-03-05 08:38:43 浏览: 63
### DeepSeek 7B Model Tokenizer 文件位置
对于 DeepSeek 开源多模态大模型 Janus-Pro-7B,其 `tokenizer` 配置通常会随同模型一起发布。具体来说,在 Hugging Face 上托管的模型页面提供了完整的配置文件和权重链接。
访问官方提供的模型下载页面可以找到所需的 `tokenizer` 文件[^2]:
- **Hugging Face 模型页**: [https://huggingface.co/deepseek](https://huggingface.co/deepseek)
在此页面上,除了主要的模型权重外,还会提供配套使用的分词器(Tokenizer)。一般情况下,这些资源会被打包成如下形式之一:
- `config.json`: 包含模型架构定义以及可能存在的预处理参数。
- `tokenizer_config.json`: 描述如何初始化特定类型的分词器及其超参设置。
- `vocab.txt` 或其他词汇表文件:用于字符级或子词级别的编码映射。
- `merges.txt`: 如果采用 SentencePiece 或 Byte-level BPE,则会有相应的合并规则文件。
为了获取确切路径下的 `tokenizer` 文件内容,可以通过 Python API 下载整个仓库并查看其中的内容:
```python
from transformers import AutoTokenizer
# 加载指定名称的预训练分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/Janus-Pro-7B")
# 打印一些基本信息来验证加载成功与否
print(f"Vocabulary size: {tokenizer.vocab_size}")
print(f"Model max length: {tokenizer.model_max_length}")
# 展示部分特殊标记符
special_tokens = tokenizer.all_special_tokens
for token in special_tokens[:5]:
print(token)
```
上述代码片段展示了如何利用 `transformers` 库快速加载并检验一个给定 ID 对应的分词器实例。通过这种方式可以直接读取到实际存储在远程服务器上的最新版本 `tokenizer` 数据。
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