windows系统搭建deepseek 1.5B本地环境
时间: 2025-02-13 07:20:23 浏览: 104
### 配置和部署DeepSeek 1.5B模型的本地环境
#### 环境准备
为了成功在Windows系统上配置并部署DeepSeek 1.5B模型,确保计算机满足最低硬件需求。该模型较为轻量化,大约仅需1GB以上的显存空间[^3]。
#### 安装必要的软件工具
首先需要安装Python解释器及其依赖库。推荐使用Anaconda发行版简化这一过程。通过Anaconda Navigator图形界面或命令行工具`conda`创建一个新的虚拟环境,并激活此环境用于后续操作:
```bash
conda create -n deepseek python=3.9
conda activate deepseek
```
接着,在新环境中安装PyTorch框架及其他必需组件。考虑到GPU加速能够显著提升推理速度,建议优先考虑CUDA支持版本;但如果设备不具备NVIDIA GPU,则可以选择CPU版本:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
# 或者对于无GPU的情况:
# pip install torch torchvision torchaudio
```
#### 获取预训练模型文件
访问官方提供的链接下载对应规模(即1.5B参数量)的预训练权重文件。通常这些资源会被打包成`.pth`或其他二进制格式存储于云端仓库中。完成下载之后解压至指定目录备用。
#### 加载与测试模型
编写简单的脚本来加载刚刚获取到的模型结构定义及对应的权重数据。下面给出了一段基于Hugging Face Transformers库实现的例子代码片段:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_or_path = "path/to/deepseek-r1-1.5b"
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").to("cuda") # 如果有GPU则改为'cuda'
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```
这段程序会读取输入字符串并通过调用`generate()`方法生成一段延续性的对话回复作为输出展示给用户查看。
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