DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-Q4_K_M.gguf

关于 DeepSeek R1 Distill Llama 8B Q4_K_M GGUF 文件的技术信息
文件格式说明
GGUF 是一种用于存储量化后的大型语言模型参数的文件格式。这种格式特别适用于边缘设备上的高效部署，因为它支持多种量化级别（如Q4_K_M），从而减少内存占用并提高运行效率[^3]。
下载方法
为了下载 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-Q4_K_M.gguf 文件，可以使用如下命令：
curl -LO https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B/resolve/main/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-Q4_K_M.gguf
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此命令会从 Hugging Face Hub 获取指定版本的模型文件，并保存到当前目录下。
模型参数配置
该模型基于 LLaMA 架构进行了蒸馏处理，在保持较高推理质量的同时显著降低了计算资源需求。具体来说，Q4_K_M 表示采用了四比特混合量化方案，这有助于进一步优化性能与功耗之间的平衡[^2]。
运行环境搭建
要使上述模型正常工作，建议采用 Python 编程环境中安装必要的依赖库，例如 Transformers 和 Torch。对于硬件方面，则推荐配备至少具有 16GB 显存以上的 GPU 设备来加速运算过程。当然也可以通过 CPU 来执行推断操作，不过速度可能会相对较慢一些。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

input_text = "Once upon a time,"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to('cuda') # 如果有GPU则改为'cuda'
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
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这段代码展示了如何加载预训练好的 DeepSeek R1 Distill Llama 8B 模型以及生成一段文本输出的例子[^1]。