香橙派aipro部署deepseek
时间: 2025-02-13 12:20:55 浏览: 144
### 部署 DeepSeek 1.5B 模型于香橙派 AI Pro
#### 环境准备
为了确保能够在香橙派 AI Pro 上顺利部署 DeepSeek 1.5B 模型,需先完成必要的软件环境搭建工作。这包括但不限于安装操作系统、更新内核以及设置 Python 开发环境等前置条件[^1]。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
sudo apt install python3-pip -y
pip3 install --upgrade pip setuptools wheel
```
#### 安装依赖库
针对 DeepSeek 这样的大型语言模型,除了基础的开发工具外,还需要额外引入一些特定的支持包来辅助加载和处理模型数据。这些支持包通常涵盖了 PyTorch 或 TensorFlow 等框架及其相关组件。
```bash
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip3 install transformers datasets evaluate accelerate optimum
```
#### 获取并加载预训练模型
接下来是从官方渠道下载预先训练好的 DeepSeek 1.5B 版本,并将其放置在一个合适的位置以便后续调用。考虑到存储空间可能成为瓶颈之一,在此之前建议确认设备有足够的剩余容量用于保存该大尺寸文件。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_or_path = "path_to_deepseek_1.5b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
```
#### 参数优化与性能提升
鉴于香橙派 AI Pro 的硬件资源相对有限,适当调整某些超参数可以帮助提高运行效率而不显著影响最终效果。比如减少批处理大小(batch size),降低精度(float16代替float32)等方式均有助于缓解计算压力。
```python
import torch
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model.to(device).half()
```
#### 实现简单推理接口
最后一步就是构建一个简易的服务端口或者命令行应用程序,允许用户输入提示词后得到由 DeepSeek 生产的回答文本作为输出结果。
```python
def generate_response(prompt):
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return response
if __name__ == "__main__":
while True:
user_input = input("请输入您的问题 (或按 q 键退出): ")
if user_input.lower().strip() == 'q':
break
print(f"DeepSeek: {generate_response(user_input)}")
```
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