非ollama直接部署deepseek
时间: 2025-02-28 17:05:44 浏览: 94
### 不使用Ollama部署DeepSeek
#### 准备工作
为了不在依赖于特定平台如Ollama的情况下部署DeepSeek,需自行准备必要的软件环境和硬件资源。这通常意味着要有一个支持CUDA的NVIDIA GPU来加速推理过程[^1]。
#### 获取模型权重与配置文件
首先,访问官方存储库或其他可信来源获取`deepseek-r1:1.5b`模型的权重文件和相应的配置文件。这些文件通常是`.bin`或`.pth`格式,并附带一个描述网络架构的JSON或YAML文件[^2]。
#### 设置Python虚拟环境并安装依赖项
创建一个新的Python虚拟环境用于隔离项目依赖关系:
```bash
python -m venv my_deepseek_env
source my_deepseek_env/bin/activate # Linux/MacOS 或者对于 Windows 使用 `my_deepseek_env\Scripts\activate.bat`
```
接着安装所需的Python包,比如PyTorch、Transformers等:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install transformers sentencepiece
```
#### 加载预训练模型
编写一段简单的脚本来加载已下载好的模型及其分词器:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_or_path = "path/to/downloaded/model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
# 测试一下能否正常生成文本
input_text = "你好世界!"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to('cuda')
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```
上述代码片段展示了如何利用Hugging Face Transformers库加载自定义路径下的预训练语言模型实例[^3]。
#### 配置服务端API接口(可选)
如果希望提供HTTP API供外部调用,则可以考虑集成FastAPI框架作为轻量级Web服务器解决方案之一:
```python
import uvicorn
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class InputText(BaseModel):
text: str
@app.post("/generate/")
async def generate_text(item: InputText):
inputs = tokenizer(item.text, return_tensors="pt").to('cuda')
outputs = model.generate(**inputs)
result = {"generated": tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)}
return result
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000)
```
这段代码实现了基于POST请求接收输入字符串并通过RESTful风格返回由模型产生的回复消息的功能[^4]。
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