deepseek本地部署大模型

部署 DeepSeek 大模型至本地环境
环境准备
硬件要求方面，为了确保能够顺利运行 DeepSeek 大模型，建议配置如下：

CPU：至少拥有8核心以上的处理器
GPU：推荐NVIDIA RTX 3090或更高级别的显卡，具备足够的CUDA计算能力
RAM：最低128GB内存，以便处理大规模数据集和参数
存储空间：预留不少于500GB SSD用于存储模型文件及相关依赖项[^1]

安装必要的软件包之前，请确认操作系统已更新至最新版本并重启计算机。
安装依赖库
通过命令行工具来获取所需的Python解释器以及pip管理程序。接着利用pip安装一系列基础库，如TensorFlow/PyTorch等机器学习框架、transformers库以及其他辅助性的第三方模块。
conda create --name deepseek_env python=3.8
conda activate deepseek_env
pip install torch torchvision torchaudio transformers datasets evaluate accelerate bitsandbytes
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上述指令创建了一个名为deepseek_env的新虚拟环境，并激活该环境后安装了一系列必需的Python包以支持后续操作。
下载预训练模型
访问官方提供的资源链接下载预先训练好的DeepSeek大模型权重文件和其他配套材料。这一步骤可能涉及到注册账号并通过API接口请求特定权限才能完成下载过程。
将获得的数据集放置于指定目录下，确保路径设置正确无误，方便之后加载使用。
加载与测试模型
编写简单的脚本来验证整个流程是否正常工作。可以先尝试读取少量样例输入给定的大规模语言模型，观察其输出结果是否合理有效。
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)

input_text = "your test sentence here."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")

outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
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这段代码展示了怎样实例化一个基于Hugging Face Transformers库中的自动类对象来进行推理预测的任务。