viscode部署deepseek
时间: 2025-02-14 08:03:26 浏览: 61
### 如何在 VS Code 中部署 DeepSeek 项目
#### 准备工作
为了顺利地在 Visual Studio Code (VS Code) 中部署 DeepSeek R1 项目,确保已经安装并配置好了必要的环境。这包括但不限于 Python 解释器以及虚拟环境的设置[^1]。
#### 安装扩展插件
对于更高效的开发体验,在 VS Code 内推荐安装一些辅助性的扩展插件,比如用于 Jupyter Notebook 支持、Python 调试等功能的相关插件。这些工具可以极大地提高工作效率和代码质量。
#### 获取源码与依赖项管理
通过官方渠道下载或克隆最新的 DeepSeek R1 源代码仓库至本地机器上。接着利用 `pip` 或者其他包管理系统来安装所需的库文件和其他外部依赖关系,保证项目的正常运行。
```bash
git clone https://github.com/your-repo/deepseek-r1.git
cd deepseek-r1
pip install -r requirements.txt
```
#### 设置调试配置
创建 `.vscode/launch.json` 文件以定义启动程序时使用的参数选项。此操作允许开发者自定义命令行参数传递方式以及其他重要的执行细节,从而简化测试流程中的重复劳动。
```json
{
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"name": "Python: Current File",
"type": "python",
"request": "launch",
"program": "${file}",
"console": "integratedTerminal"
}
]
}
```
#### 实现模型加载与推理功能
编写一段简单的 Python 脚本来展示如何加载预训练好的模型实例,并对其进行基本的数据输入处理及预测输出获取过程。这段脚本应当能够作为后续复杂应用构建的基础框架。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_or_path = 'deepseek-r1'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
input_text = "你好啊,"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```
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