DeepSeek蒸馏模型

DeepSeek 蒸馏模型使用教程
模型获取方式
对于希望在国内环境中快速获得DeepSeek蒸馏系列模型的开发者而言，可以从国内大模型镜像网站下载所需资源，在输入后缀时需加上gguf以便于识别特定格式文件[^2]。如果遇到下载速度缓慢的情况，则建议通过ModelScope平台来获取对应的.gguf文件。
安装依赖库
为了顺利运行这些预训练好的神经网络结构，确保环境已安装必要的Python包：
pip install torch transformers sentencepiece accelerate safetensors.pytorch
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上述命令会帮助准备执行推理所需的软件组件集合。
加载并测试模型功能
下面给出一段简单的代码片段用于加载指定路径下的GGUF格式参数权重，并完成一次基本预测操作：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path/to/model_directory", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path/to/model_directory", device_map="auto",trust_remote_code=True)

input_text = "你好"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt').to('cuda')
outputs = model.generate(**inputs,max_new_tokens=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
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这段脚本展示了如何利用Hugging Face Transformers库中的工具类读取本地存储的模型数据，并基于给定提示词生成延续文本的过程。
部署至生产环境
当考虑将此技术方案应用于实际业务场景之中时，可以采用诸如Docker容器化封装的方式简化跨机器迁移流程；或是借助云服务提供商API网关实现RESTful接口调用支持远程访问需求。