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发表于 2025-4-14 06:32:05
使用DeepSeek大模型通常有以下几种常见方式 ：
基于在线平台
如果有官方提供的在线演示平台 ，访问相关网站。在平台界面中一般会有输入框，你在输入框里输入你想要询问的问题、文本创作要求等内容 ，比如“创作一篇关于旅游的短文”“解释量子力学的基本概念”等。然后点击提交或类似按钮 ，模型就会处理输入内容并返回生成的结果。
本地部署调用（技术要求较高）
1. 环境搭建
确保你的计算机安装了合适的深度学习框架，如PyTorch等，并且配置了相应版本的CUDA（如果使用GPU加速）。不同版本的DeepSeek可能对框架和CUDA版本有特定要求，需要参考官方文档进行正确配置。
2. 获取模型
从官方渠道或合法途径下载DeepSeek模型文件。这些文件可能包括模型权重、配置文件等。
3. 编写代码调用
使用Python等编程语言编写代码来加载和调用模型。例如在Python中，你需要导入相关的库 ，然后根据模型的结构和接口编写代码来加载模型权重，设置输入数据的格式，并进行推理计算以获得输出结果。示例代码框架如下：
```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("DeepSeek模型路径")
model = AutoModel.from_pretrained("DeepSeek模型路径")
输入文本
input_text = "你的输入内容"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors=pt)
模型推理
output = model(input_ids)
处理输出结果
这里根据模型输出结构进行具体的处理，例如提取生成的文本等
```
实际操作中要注意遵循官方文档的指引和要求 ，因为不同版本的模型在使用方法和细节上可能会有差异 。 |
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