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python调用本地DeepSeek模型

时间: 2025-03-03 17:24:25 浏览: 93

### 调用本地 DeepSeek 模型的方法为了在 Python 中调用本地的 DeepSeek 模型，通常需要遵循特定的工作流程来加载并交互该模型。虽然具体实现可能依赖于 DeepSeek SDK 或 API 文档中的指导，下面提供了一个假设性的例子，基于常见的机器学习库和框架。 #### 假设性示例：使用 `transformers` 库加载自定义模型如果 DeepSeek 是基于 Hugging Face Transformers 构建，则可以按照如下方式操作： ```python from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer import torch # 加载预训练模型及其分词器 model_name_or_path = "path/to/local/deepseek/model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name_or_path) def predict(text_input): inputs = tokenizer(text_input, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True) with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) logits = outputs.logits predictions = torch.argmax(logits, dim=-1).item() return predictions text_example = "This is a test sentence." prediction_result = predict(text_example) print(f"Prediction result: {prediction_result}") ``` 此代码片段展示了如何通过指定路径加载本地存储的 DeepSeek 模型，并对其进行推理预测[^1]。对于更详细的配置选项以及针对不同任务类型的调整，请参阅官方文档或支持资源获取最新信息。

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