deepseekr1怎么本地部署
时间: 2025-02-07 18:05:20 浏览: 86
### DeepSeek-R1 本地部署教程
#### 准备工作
为了顺利进行DeepSeek-R1的本地部署,需先访问特定网站获取所需模型文件。前往 https://ollama.com/search 并在搜索栏内输入“deepseek-r1”,以便找到并下载对应的模型文件[^3]。
#### 安装环境配置工具
确保计算机已安装必要的依赖项和支持软件来支持后续操作。对于大多数情况而言,这可能涉及到Python版本的选择以及pip等包管理器的状态确认。
#### 下载与安装 Chatbox 或者 使用网页版服务
通过官方网站提供的链接进入Chatbox AI页面 (https://chatboxai.app/zh),可以选择直接在线使用web应用或是下载适用于不同操作系统(Windows, macOS, Linux)的应用程序来进行离线操作[^4]。
#### 配置本地运行环境
一旦完成上述准备工作之后,则可以按照官方文档指示设置具体的参数选项以适配个人需求。通常情况下会涉及创建虚拟环境、激活它,并利用命令行界面执行一系列脚本来初始化项目结构。
```bash
# 创建一个新的 Python 虚拟环境
python -m venv myenv
# 激活此新创建好的虚拟环境
source myenv/bin/activate # 对于 Windows 用户应改为 `myenv\Scripts\activate`
# 更新 pip 到最新版本
pip install --upgrade pip
```
#### 加载预训练模型
将之前从指定网址获得的数据集放置到合适位置后,在代码中加载这些权重作为初始状态的一部分:
```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)
text = "您的提示词..."
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')
outputs = model.generate(input_ids=input_ids,max_length=50,pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
```
以上过程展示了如何准备和启动一个基于DeepSeek-R1框架下的自然语言处理应用程序实例[^1]。
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