本地部署Deepseek大模型

部署 DeepSeek 大模型于本地 Linux 环境
准备工作
为了成功部署 DeepSeek 模型，在开始之前需确认已安装 Python 3.x 版本以及 pip 工具。此外，建议创建虚拟环境来管理项目依赖项[^1]。
python3 -m venv deepseek-env
source deepseek-env/bin/activate
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安装必要的库
进入所创建的虚拟环境中并利用 pip 来安装所需的Python包。这通常包括 PyTorch 或 TensorFlow 这样的机器学习框架以及其他辅助工具如 NumPy 和 Pandas。
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install transformers datasets evaluate accelerate
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获取 DeepSeek 模型文件
由于提到该模型是开源性质，则可以从官方仓库克隆代码或下载预训练权重文件到本地磁盘上。具体路径取决于开发者发布的资源位置。
git clone https://github.com/deepseek-model/repo.git
cd repo
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加载与配置模型
加载模型前先阅读文档中的说明部分，按照指示设置参数和超参。对于某些特定应用可能还需要调整输入数据格式以匹配预期标准。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name_or_path = "path_to_model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

input_text = "your input text here."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
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测试运行效果
完成上述步骤之后就可以尝试向模型发送一些测试请求看看返回的结果是否合理。如果一切正常的话应该能够看到由DeepSeek生成的回答或者预测输出。