pycharm调用本地deepseek

如何在 PyCharm 中配置和调用本地 DeepSeek 环境
安装 Ollama 和 DeepSeek
为了能够在 PyCharm 中使用本地的 DeepSeek，首先需要安装 Ollama 平台以及 DeepSeek 模型。这可以通过命令行完成：
pip install ollama
ollama models pull deepseek
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上述命令会下载并设置好所需的环境[^2]。
配置 PyCharm 使用 CodeGPT 插件
接着，在 PyCharm 的 settings 菜单下的 tools 选项里找到 CodeGPT 工具，并在其 Providers 设置项中加入 Ollama 提供商的相关配置信息[^1]。
编写 Python 脚本来调用 DeepSeek API
创建一个新的 Python 文件用于编写测试代码来验证是否能够成功调用本地部署好的 DeepSeek 接口。下面是一个简单的例子：
from transformers import pipeline

# 初始化pipeline对象指定使用的模型名称为'deepseek'
nlp = pipeline('text-generation', model='deepseek')

def generate_text(prompt):
result = nlp(prompt, max_length=50)
return result[0]['generated_text']

if __name__ == "__main__":
prompt = "Once upon a time"
print(generate_text(prompt))
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这段程序利用 Hugging Face Transformers 库中的 pipeline() 函数加载了名为 'deepseek' 的预训练语言模型来进行文本生成任务。
运行项目前准备
确保已经正确设置了 GPU 变量以便于加速计算过程。如果遇到内存不足的问题，则建议采用 Deepspeed 来优化资源利用率。例如可以在启动脚本之前加上如下指令以限定可见设备范围并启用 Deepspeed 支持:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,6,7 deepspeed your_script.py --deepspeed --deepspeed_config ds_config.json
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这里假设你已经有了合适的 ds_config.json 文件用来定义分布式训练的具体参数[^3]。