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如何使用?Python?實現(xiàn)?DeepSeek?R1?本地化部署

更新時間：2025年02月15日 13:39:27 作者：喜-喜

文章介紹了如何使用Python實現(xiàn)DeepSeekR1本地化部署,包括硬件環(huán)境、Python環(huán)境、安裝依賴包、配置與運行代碼等步驟,幫助讀者輕松部署并運行本地AI助手,感興趣的朋友一起看看吧

DeepSeek R1 以其出色的表現(xiàn)脫穎而出，不少朋友想將其本地化部署，網(wǎng)上基于 ollama 的部署方式有很多，但今天我要帶你領(lǐng)略一種全新的方法 —— 使用 Python 實現(xiàn) DeepSeek R1 本地化部署，讓你輕松掌握，打造屬于自己的 AI 小助手。

硬件環(huán)境

要想讓 DeepSeek R1 順暢運行，硬件得跟上。你的電腦至少得配備 8GB 內(nèi)存，要是想運行更大的模型，比如 7B 及以上的，那最好有更強勁的 CPU 和 GPU，內(nèi)存也得相應(yīng)增加。

Python 環(huán)境

安裝 Python 3.8 及以上版本，這是后續(xù)部署的關(guān)鍵工具，Python 豐富的庫和靈活的編程特性，能幫我們更好地實現(xiàn)部署。

安裝依賴包

打開命令行工具，使用 pip 安裝 DeepSeek R1 運行所需要的依賴包。比如，如果模型依賴一些自然語言處理相關(guān)的庫，像 NLTK、transformers 等，都可以通過 pip 一鍵安裝：

pip install nltk transformers

Python 代碼配置與運行：

編寫 Python 腳本，導入必要的庫，比如 transformers 庫，用于加載和處理 DeepSeek R1 模型：（這里以1.5B模型為例）

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import os
model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B"
model_path = "./model/deepseek_1.5b"
if not os.path.exists(model_path):
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
    print("Model loaded successfully.")
    model.save_pretrained(model_path)
    tokenizer.save_pretrained(model_path)
else:
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)

實現(xiàn)與模型的交互邏輯，將輸入傳遞給模型進行處理，并輸出模型的回復(fù) ：

# 使用模型生成文本
input_text = "你好，世界！"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=100)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

等待模型加載完成，并完成推理結(jié)果如下：

完整代碼：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import os
model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B"
model_path = "./model/deepseek_1.5b"
if not os.path.exists(model_path):
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
    print("Model loaded successfully.")
    model.save_pretrained(model_path)
    tokenizer.save_pretrained(model_path)
else:
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
# 使用模型生成文本
input_text = "你好，世界！"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=100)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

通過以上用 Python 實現(xiàn) DeepSeek R1 本地化部署的步驟，你就可以在自己的設(shè)備上輕松運行 DeepSeek R1，享受本地化 AI 帶來的便捷與高效，無論是用于日常的文本處理，還是更專業(yè)的自然語言處理任務(wù)，都能輕松應(yīng)對。趕緊動手試試吧！

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