deepseek离线部署

DeepSeek 离线部署教程

对于希望在本地环境中运行DeepSeek模型的情况，通常需要考虑几个方面来完成离线部署。这不仅涉及到获取预训练好的模型权重文件，还包括配置相应的环境以及编写必要的启动脚本。

准备工作

确保目标机器上已安装Python解释器，并建议创建虚拟环境用于隔离依赖项。接着通过pip install torch transformers命令安装PyTorch库和Hugging Face Transformers工具包[^4]。

下载模型资源

由于网络访问受限，在执行离线部署前需预先下载所需的一切资源至内部存储设备。可以从公开渠道如GitHub仓库或特定平台提供的API接口处取得对应版本的DeepSeek模型架构定义与参数矩阵。注意保存路径规划以便后续加载操作能够顺利找到这些静态资产。

配置环境变量

为了使程序能够在无互联网连接的情况下正常识别并调用本地存在的模型数据集，可能要设置一些操作系统级别的环境变量指向自定义目录位置。例如：

export TRANSFORMERS_OFFLINE=1
export HF_DATASETS_CACHE="/path/to/local/cache"

上述指令告知Transformers忽略在线查询而优先查找指定缓存区内的实体；同时关闭自动更新机制防止意外触发对外请求。

编写启动代码

最后一步就是构建应用程序入口函数，这里给出一段简单的Python示范片段展示如何实例化一个基于DeepSeek的自然语言处理服务端点：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/local/path/deepseek", local_files_only=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/local/path/deepseek", local_files_only=True)

def generate_response(prompt_text):
    inputs = tokenizer(prompt_text, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs)
    result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return result

这段代码展示了怎样利用AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM类从磁盘读取已经准备完毕的DeepSeek模型，并实现了基本的文字生成功能。

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