本地部署DeepSeek使用modelfile
时间: 2025-03-01 09:02:19 浏览: 114
### 如何在本地环境中部署 DeepSeek 并使用 Model File
#### 准备工作
为了成功部署 DeepSeek,在开始前需确认已下载所需模型文件。这些文件一般可以从官方仓库或其他可靠渠道获得,通常是 `.pt` 或者 `.bin` 类型的文件[^1]。
#### 配置环境
配置 Ollama 是必要的前置步骤之一。这涉及到访问 Ollama 官方网站上的模型页面来了解所支持的具体型号及其特性。对于不同规模的任务需求可以选择不同的预训练模型大小;例如,7B 参数量级版本适用于中等复杂度场景下的文本分析任务,而更高参数量级别的选项则能提供更优的结果质量与效率[^2]。
#### 设置存储位置 (可选)
如果希望改变默认保存路径,则可通过命令行工具执行如下操作:设定 `OLLAMA_MODELS` 环境变量指向新的目录地址,并确保之后的操作都在更新后的环境下完成。比如要将模型存放在 D 盘下指定文件夹内:
```bash
setx OLLAMA_MODELS "D:\ollama\model"
```
接着记得重启终端窗口以及重新启动 ollama 服务以便使更改生效[^3]。
#### 加载或训练模型
一旦上述准备工作就绪,即可利用加载好的 deepseek 模型来进行推理或者微调等工作。具体的实现方式取决于使用的编程框架和支持库,下面给出一段基于 Python 的简单示例代码用于展示如何加载一个预先存在的 PyTorch 格式的模型文件(`model.pt`)并对其进行预测:
```python
import torch
# Load the model from a file.
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model_path = r"D:\path\to\your\model.pt"
deepseek_model = torch.load(model_path, map_location=device)
# Assuming that you have some input data ready to be processed by this model,
# here we just create dummy tensor as an example.
input_tensor = torch.rand((1, 3), device=device)
output = deepseek_model(input_tensor)
print(output)
```
这段脚本展示了怎样读取位于特定路径中的模型权重数据,并将其分配给 GPU(如果有可用的话),最后传入一批次的数据得到输出结果。
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