部署DEEPSEEK1.5B +RAG

### 部署 DeepSeek1.5B 模型与 RAG 技术 DeepSeek 是一种基于 Transformer 的大型语言模型，其架构类似于其他主流的大规模预训练模型。为了成功部署 DeepSeek1.5B 并结合检索增强生成 (RAG) 技术，以下是详细的设置指南。 #### 一、环境准备 在开始之前，需确保安装必要的依赖库并配置好运行环境。推荐使用 Python 和 Conda 来管理虚拟环境[^1]。 ```bash conda create -n deepseek_env python=3.9 conda activate deepseek_env pip install transformers torch faiss-cpu datasets ``` 上述命令会创建一个新的 Conda 虚拟环境 `deepseek_env`，并安装所需的包，包括 Hugging Face Transformers 库以及 FAISS（用于高效向量索引）[^2]。 --- #### 二、加载 DeepSeek1.5B 模型 通过 Hugging Face 提供的接口可以轻松加载 DeepSeek1.5B 模型： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek/deepseek-1.5b") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek/deepseek-1.5b", trust_remote_code=True) ``` 此代码片段展示了如何利用 Hugging Face Hub 加载 DeepSeek1.5B 模型及其对应的分词器。注意参数 `trust_remote_code=True` 对于支持自定义实现至关重要[^3]。 --- #### 三、构建 RAG 系统 RAG 结合了外部知识源和生成能力，在实际应用中通常涉及以下几个组件： 1. **文档数据库**：存储大量结构化或非结构化的数据作为检索的知识基础。 2. **嵌入编码器**：将文本转换为稠密向量表示以便后续相似度计算。 3. **检索模块**：负责从文档集合中提取最相关的上下文信息。 4. **生成模块**：接收检索到的相关信息后完成最终输出生成。 ##### （1）初始化文档数据库 假设已有若干文档文件存放在本地路径 `/path/to/docs/` 下，则可以通过如下方式处理这些文档并将它们转化为适合检索的形式： ```python from datasets import load_dataset import numpy as np dataset = load_dataset('text', data_files={'train': '/path/to/docs/*.txt'}) texts = dataset['train']['text'] ``` 此处我们借助 Datasets 工具读取原始文本资料，并将其整理成列表形式以备后续操作之用[^4]。 ##### （2）生成嵌入向量 采用 Sentence-BERT 或者 DPR（Dense Passage Retrieval）这样的双塔模型来获取每篇文档的固定长度表征： ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer encoder_model = 'sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2' embedder = SentenceTransformer(encoder_model) doc_embeddings = embedber.encode(texts, convert_to_tensor=True).numpy() ``` 这里选用了一个轻量化版本的句嵌入工具——all-MiniLM-L6-v2，它能够快速有效地生产高质量语义特征[^5]。 ##### （3）建立索引机制 FAISS 是一个高效的近似最近邻搜索框架，非常适合用来加速大规模矢量匹配过程： ```python import faiss index = faiss.IndexFlatL2(doc_embeddings.shape[1]) faiss.normalize_L2(doc_embeddings.astype(np.float32)) index.add(doc_embeddings.astype(np.float32)) def retrieve_top_k(query_str, k=5): query_embedding = embedder.encode([query_str], convert_to_tensor=True).numpy().astype(np.float32) distances, indices = index.search(faiss.normalize_L2(query_embedding), k=k) return [(distances[0][i], texts[idx]) for i, idx in enumerate(indices[0])] ``` 以上脚本实现了基本的功能原型，允许输入查询字符串并通过调用函数返回前 K 名最佳候选结果连同对应距离值一起呈现出来[^6]。 ##### （4）整合生成流程 最后一步就是把前面提到的所有部分串联起来形成完整的端到端解决方案： ```python def rag_generate(question, top_k=3): retrieved_docs = retrieve_top_k(question, k=top_k) context = "\n".join([f"{idx}: {doc}" for _, doc in retrieved_docs]) prompt = f"Question: {question}\nContext:\n{context}\nAnswer:" inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate(**inputs, max_length=256) answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return {"retrieved": retrieved_docs, "answer": answer} ``` 该方法接受一个问题作为入口参数，先执行检索动作找到关联最高的几条记录拼接到提示符后面再交给大模型去作答[^7]。 --- ### 总结 综上所述，整个方案涵盖了从零搭建一套具备实用价值的 RAG 架构所需的关键环节和技术要点。值得注意的是，具体实施过程中可能还需要针对特定场景做进一步优化调整才能达到理想效果。