麒麟DeepSeek 离线本地部署的实战教程

### 麒麟 DeepSeek 离线本地部署实战教程 #### 一、环境准备 为了确保 DeepSeek 可以稳定运行，建议根据实际需求选择合适的硬件配置。对于较为复杂的模型运算，推荐如下硬件条件： - **CPU**：英特尔酷睿 i7 或者 AMD 锐龙 7 系列以上处理器可以提供更好的性能支持[^3]。 - **GPU**：NVIDIA RTX 30系列及以上显卡能够显著提升处理速度和效率，尤其是针对大规模数据集或复杂算法场景下的应用。 - **内存**：最低16GB RAM；然而，拥有32GB乃至更大容量的RAM将会极大改善用户体验并减少潜在瓶颈。 - **存储**：需预留至少50GB可用磁盘空间用于存放模型及相关资源文件。 #### 二、软件依赖项安装 在正式开始之前，还需确认操作系统内已正确设置了必要的开发工具链以及库函数集合。具体操作步骤如下所示： 1. 更新现有包管理器索引至最新状态； 2. 安装 Python 解释器及其配套组件（pip），版本号应不低于Python 3.8； 3. 利用 pip 工具依次下载指定列表中的第三方模块，如 NumPy, Pandas 和 PyTorch 等机器学习框架。 ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install python3-pip -y pip3 install numpy pandas torch torchvision torchaudio --upgrade ``` #### 三、获取预训练模型 鉴于网络连接状况可能存在不确定性，在此提倡预先准备好所需的一切外部依赖——特别是大型预训练模型本身。可以通过官方渠道或者其他可信来源安全地传输这些资料到目标设备上。 假设已经获得了 `deepseek_r1.pth` 文件，则将其放置于项目根目录下以便后续加载使用。 #### 四、执行离线初始化脚本 创建一个新的 Python 脚本来完成整个流程自动化工作流的设计与实现。该程序负责读取本地存在的权重参数，并据此重建神经网络结构体实例化对象供预测服务调用。 ```python import os from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer def load_model(model_path='deepseek_r1.pth'): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('path/to/tokenizer') model_config = { "hidden_size": 4096, "num_hidden_layers": 32, "num_attention_heads": 32, "intermediate_size": 16384, "max_position_embeddings": 2048, "type_vocab_size": 2, "initializer_range": 0.02, "layer_norm_eps": 1e-12, "model_type": "alpaca", "pad_token_id": 0, "bos_token_id": 1, "eos_token_id": 2, "sep_token_id": 3, "mask_token_id": 4, "vocab_size": 32000 } model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path=None, config=model_config) state_dict = torch.load(os.path.join('.', model_path)) model.load_state_dict(state_dict) return model.eval(), tokenizer if __name__ == '__main__': model, tokenizer = load_model() print("Model loaded successfully.") ``` 上述代码片段展示了如何利用 Hugging Face Transformers 库来构建自定义架构并导入保存下来的 checkpoint 数据。注意这里假定了存在一个名为 'tokenizer' 的子文件夹用来容纳分词器资产。 通过这种方式可以在完全断网的情况下顺利完成 DeepSeek R1 版本的一次性设置过程，从而开启高效便捷的人工智能辅助创作之旅。