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pycharm 如何本地部署 deepseek

时间: 2025-02-15 22:12:15 浏览: 43

如何在 PyCharm 中本地部署 DeepSeek 深度学习模型

准备工作

为了能够在 PyCharm 社区版中成功集成并使用 DeepSeek 大型语言模型，需先完成必要的准备工作。这包括但不限于安装合适的 Python 版本以及配置好虚拟环境来管理项目依赖项。

配置 PyCharm 和 CodeGPT 插件

通过安装特定版本的 PyCharm (如社区版)，并且配合使用 CodeGPT 插件，能够显著提升开发效率[^1]。CodeGPT 插件允许开发者更便捷地接入像 DeepSeek 这样的大型预训练模型，从而获得智能化编码建议和支持。

下载与设置 DeepSeek 模型

对于希望在个人计算机上运行 DeepSeek 的用户来说，按照官方指南或其他可靠资源所提供的指导进行本地化部署是非常重要的。通常情况下，这意味着要获取相应的权重文件和其他必要组件，并将其放置于指定路径下以便后续加载使用[^2]。

编写代码实现模型调用

一旦完成了上述准备步骤，在实际编写 Python 脚本来调用已部署好的 DeepSeek 模型时，则可以通过如下方式来进行：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_your_deepseek_model")  # 替换为您的DeepSeek模型路径
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path_to_your_deepseek_model")

def generate_text(prompt):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
    result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return result

这段代码展示了如何基于 Hugging Face Transformers 库加载自定义位置存储的 DeepSeek 模型，并实现了简单的文本生成函数 generate_text 来测试其功能[^4]。