deepseek -R1-1.5B本地化部署
时间: 2025-02-25 10:10:51 浏览: 88
### DeepSeek R1-1.5B 模型本地化部署方法
#### 三、准备工作
为了成功完成DeepSeek R1-1.5B模型的本地化部署,需先确认硬件和软件环境满足最低要求。对于本机配置Intel® Core™ i9-14900HX处理器、64GB内存以及NVIDIA GeForce RTX 4090显卡来说,理论上可以支持该模型运行[^2]。
#### 四、安装依赖库
通过命令行工具执行如下操作来设置必要的Python环境并安装所需的包:
```bash
conda create -n deepseek python=3.8
conda activate deepseek
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install transformers sentencepiece
```
上述指令创建了一个名为`deepseek`的新Conda虚拟环境,并安装了PyTorch及相关扩展模块,还有Hugging Face Transformers库用于加载预训练的语言模型。
#### 五、获取模型文件
利用Git Large File Storage (LFS) 来克隆包含所需权重参数的大规模机器学习项目仓库:
```bash
git lfs install
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
```
这段脚本初始化了Git LFS客户端并将目标存储库复制到了本地计算机上,使得后续可以直接访问其中保存好的模型结构定义及其对应的参数矩阵。
#### 六、编写推理代码
准备一段简单的Python程序用来调用已下载至本地磁盘上的模型实例进行预测任务处理:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B")
input_text = "你好"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to('cuda')
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```
此段代码展示了如何基于Transformers API构建一个简易对话界面,能够接收用户输入并通过GPU加速的方式得到由DeepSeek R1-1.5B生成的回答文本。
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