deepseek 本地部署 LLM
时间: 2025-02-07 18:04:51 浏览: 149
### 如何在本地部署 DeepSeek 大语言模型
#### 准备工作
为了成功安装并运行 DeepSeek-R1,确保环境满足最低硬件需求以及软件依赖项。这通常意味着拥有足够的 GPU 显存来支持所选框架下的模型加载与推理过程[^1]。
#### 安装必要组件
对于想要利用 Ollama、vLLM 或者 Hugging Face Transformers 来实现 DeepSeek-R1 部署的情况,需先完成对应库的设置:
- **Ollama**: 参考官方文档获取最新版本安装指导。
- **vLLM**: 使用 pip 工具通过命令 `pip install vllm` 进行快速集成。
- **Transformers**: 执行 `pip install transformers` 命令引入该模块至项目环境中。
#### 获取预训练权重文件
访问指定资源链接下载所需的预训练参数集,并将其放置于合适路径下以便后续调用。注意确认下载地址的有效性和安全性[^2]。
#### 编写启动脚本
创建 Python 脚本来初始化模型实例并与之交互。下面是一个简单的例子展示如何基于上述任一平台加载 DeepSeek 模型:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_or_path = "path_to_your_downloaded_model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
def generate_response(prompt_text):
inputs = tokenizer(prompt_text, return_tensors="pt").input_ids.cuda()
outputs = model.generate(inputs, max_length=50, num_return_sequences=1)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(result)
if __name__ == "__main__":
prompt = input("Enter your query here:")
generate_response(prompt)
```
此段代码展示了当用户输入查询时,程序会返回由 DeepSeek 生成的回答。
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