DeepSeek部署671B本地化

部署 DeepSeek 671B 模型于本地环境
准备工作
为了成功部署 DeepSeek 671B 模型，在开始之前需确认硬件条件满足需求。通常，对于如此大规模的模型，建议至少拥有 NVIDIA A100 或者同等性能级别的 GPU 设备以及充足的内存资源来支持加载和推理过程[^2]。
获取模型文件
访问官方提供的页面，通过点击网页顶部导航栏中的 "Models" 按钮进入模型信息查询与下载界面。依据个人计算机的具体配置情况挑选适合自己的预训练权重版本；针对特定的大规模模型如 DeepSeek 671B，则应仔细阅读相关说明文档以获取最准确的信息并完成相应文件的下载。
安装依赖库
确保已安装 Python 及 pip 工具之后，可以利用如下命令快速创建虚拟环境并激活它：
python3 -m venv deepseek-env
source deepseek-env/bin/activate
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接着按照项目仓库给出的要求列表依次安装必要的Python包:
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install transformers datasets sentencepiece accelerate bitsandbytes
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以上操作会为后续步骤准备好所需的软件基础架构[^1]。
加载与初始化模型实例
当所有准备工作完成后，可以通过编写简单的脚本来实现对DeepSeek 671B 的调用测试。下面是一个基本的例子用于展示如何加载该大型语言模型及其配套分词器，并执行一次短语翻译任务：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_your_downloaded_model_directory")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path_to_your_downloaded_model_directory")

input_text = "translate English to French: Hello world!"
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读取已经下载好的模型数据，并将其放置到GPU上加速计算效率，最后输出转换后的文本结果。