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deepseek r1，70b模型本地部署

时间: 2025-02-07 08:09:57 浏览: 336

### 部署准备为了成功部署 DeepSeek R1 70B 模型，确保环境满足最低硬件要求至关重要。建议配置至少拥有64GB显存的GPU设备来处理如此大规模的模型[^1]。 ### 软件依赖安装首先需设置合适的软件环境。这通常意味着在一个Linux操作系统上操作更为简便。通过Anaconda创建一个新的Python虚拟环境可以有效管理所需的库文件和其他依赖项： ```bash conda create -n deepseek_env python=3.9 conda activate deepseek_env ``` 接着按照官方文档指示安装必要的Python包以及DeepSeek特定的API接口[^2]。 ### 下载模型权重访问官方提供的链接下载预训练好的70B参数量级的DeepSeek R1模型权重文件。考虑到文件体积庞大，推荐使用具备高速稳定互联网连接的工作站执行此步骤。 ### 加载并测试模型完成上述准备工作之后，在本地加载已下载的模型，并编写简单的脚本来验证一切正常工作。下面是一个基本的例子用于初始化和查询这个大型语言模型： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_model_directory") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path_to_model_directory") 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)) ```

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