deepseek r1本地部署配置
时间: 2025-02-05 12:03:22 浏览: 175
### DeepSeek R1 本地部署配置教程
#### 准备工作
为了成功安装并运行DeepSeek R1模型,确保计算机满足最低硬件需求。推荐至少拥有16GB RAM和NVIDIA GPU支持CUDA环境。对于操作系统的选择上,虽然可以在Linux、macOS以及Windows下操作,但基于稳定性考虑,在此以Windows为例介绍整个流程[^3]。
#### 安装依赖项
启动命令提示符(CMD),先更新pip至最新版本以便后续顺利安装其他库文件:
```powershell
python -m pip install --upgrade pip
```
接着按照官方文档指示依次输入指令来获取必要的Python包和其他工具集,比如transformers等自然语言处理框架组件。
#### 下载预训练模型
通过访问指定页面定位到`deepseek-r1:1.5b`这一特定版本号下的下载链接地址,利用wget或其他方式将其保存于本地磁盘内某目录中。也可以直接执行如下所示的一行代码完成自动拉取过程[^1]:
```bash
ollama run deepseek-r1:1.5b
```
#### 配置环境变量与路径设置
假设已经把模型放置到了D:\models\deepseek-r1的位置,则需新增一条名为DEEPEEK_MODEL_PATH的系统级环境变量指向该位置;与此同时调整PYTHONPATH使得能够识别自定义模块所在之处。
#### 测试验证
编写简单的Python脚本来调用加载好的模型实例进行预测任务,以此检验是否一切正常运作。下面给出了一段用于评估性能表现的小例子:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_your_model_directory")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path_to_your_model_directory")
input_text = "Once upon a time"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to('cuda')
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```
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