DeepSeek R1 私有化部署，学习

DeepSeek R1 私有化部署教程
一、准备工作
为了顺利进行 DeepSeek R1 的私有化部署，需准备如下环境和工具：

支持 CUDA 的 GPU 设备用于加速推理过程[^1]。
安装 Python 3.8 或更高版本以及 pip 工具来管理依赖包[^2]。

二、安装必要的库文件
使用 pip 来安装所需的Python 库。对于大多数情况来说，推荐创建一个新的虚拟环境来进行操作以避免与其他项目发生冲突。执行以下命令可以完成基本设置：
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate # Linux/MacOS
myenv\Scripts\activate # Windows
pip install --upgrade pip setuptools wheel torch torchvision torchaudio
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三、获取模型权重与配置文件
访问官方仓库或指定资源链接下载预训练好的 DeepSeek R1 模型参数及其配套的配置文件。注意确认所选版本适用于目标硬件平台，并遵循相关许可协议的要求[^3]。
四、加载并测试模型
编写简单的脚本来验证本地环境中能否正常调用该模型。下面给出了一段基础代码片段作为参考：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name_or_path = "path/to/deepseek-r1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

input_text = "你好啊！"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda") # 如果是在CPU上运行，则去掉.to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
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五、优化性能表现
针对特定应用场景调整超参设定（比如批量大小），利用混合精度计算等技术手段进一步提升效率；考虑采用量化方法减少内存占用的同时保持较好的预测质量。