适合新手的DeepSeek-7B本地部署详细教程

适合新手的DeepSeek-7B本地部署详细教程

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/li901101123/article/details/145511495

DeepSeek是一个基于Transformer架构的开源大语言模型，由北京智谱华章科技有限公司开发。DeepSeek-7B版本具有70亿参数量，支持中英文等多种语言。本文将为大家详细介绍如何在Linux系统上部署DeepSeek-7B模型，让新手也能轻松上手。

DeepSeek 本地部署教程

一、部署前准备

1. 硬件要求

• 最低配置：

• CPU：4核以上（仅支持文本生成）

• 内存：16GB

• 存储：50GB可用空间

• 推荐配置：

• GPU：NVIDIA 3090/4090（24GB显存）及以上

• 内存：32GB

• 存储：建议SSD硬盘

2. 软件依赖

• 操作系统：Ubuntu 20.04+/CentOS 7+
• Python 3.8-3.10
• CUDA 11.7+（GPU用户）
• Git LFS（大文件管理）

二、环境配置

1. 安装基础工具

sudo apt update
sudo apt install -y python3-pip git git-lfs wget

2. 配置Python虚拟环境

python3 -m venv deepseek-env
source deepseek-env/bin/activate

3. 安装PyTorch

根据CUDA版本选择（以CUDA 11.8为例）：

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

4. 安装HuggingFace库

pip install transformers accelerate sentencepiece

三、模型获取

1. 下载模型文件（以DeepSeek-7B为例）

注意： 由于模型文件较大，建议使用Git LFS进行下载。如果尚未安装Git LFS，可以使用以下命令进行安装：

git lfs install

然后，使用以下命令克隆模型仓库：

git clone https://huggingface.co/DeepSeek-7B

等待下载完成后，即可在DeepSeek-7B目录下找到模型文件。

四、模型加载与测试

1. 加载模型

在Python环境中，使用以下代码加载DeepSeek-7B模型：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "DeepSeek-7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

2. 生成文本

加载模型后，可以使用以下代码生成文本：

input_text = "介绍一下DeepSeek模型"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1)
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

这样，你就可以在本地使用DeepSeek-7B模型生成文本了。

五、注意事项

1. 由于模型较大，建议使用GPU进行推理，以获得更好的性能。
2. 如果遇到显存不足的问题，可以尝试减小max_length参数的值，或者使用更小的模型版本。
3. 由于模型仍在持续更新中，建议定期检查HuggingFace模型库，获取最新版本。

文章来源：CSDN