以下是在本地部署DeepSeek开源模型的大致步骤（不同模型具体步骤可能有差异）：
一、准备工作
1. 安装Python：确保你的电脑上安装了Python 。建议安装Python 3.7及以上版本。你可以从Python官方网站下载安装包进行安装。
2. 安装相关依赖：
安装PyTorch。根据你的CUDA版本（如果有GPU且想用GPU加速），在PyTorch官网找到对应的安装命令，例如在有CUDA 11.6的环境下，可以使用命令 `pip install torch torchvision torchaudio indexurl https://download.pytorch.org/whl/cu116` 。如果没有GPU，也有对应的CPU版本安装命令。
安装其他可能需要的依赖库，有些模型可能需要像transformers等库，使用命令 `pip install transformers` 进行安装。
二、下载模型
1. 到DeepSeek模型的官方开源仓库或指定的下载地址找到你需要的模型权重文件。一般模型权重文件会以特定的格式保存，比如 `.bin` 等格式。将其下载到你本地电脑上一个你方便找到的文件夹，例如 `C:DeepSeekModels` 。
三、部署代码示例（以简单文本生成模型为例）
1. 创建Python脚本：在你喜欢的文本编辑器（如Visual Studio Code）中创建一个新的Python文件，例如 `deploy_deepseek.py` 。
2. 导入必要的库：
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
```
3. 加载模型和分词器：
```python
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("模型所在路径")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("模型所在路径")
```
这里的“模型所在路径”就是你前面下载模型权重文件所在的文件夹路径。
4. 进行简单推理：
```python
input_text = "你想要输入的文本内容"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors=pt).input_ids
output = model.generate(input_ids)
output_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(output_text)
```
四、运行部署
保存 `deploy_deepseek.py` 文件后，打开命令行窗口。进入到 `deploy_deepseek.py` 所在的目录，例如如果文件在 `C:projects` 目录下，在命令行中输入 `cd C:projects` ，然后输入 `python deploy_deepseek.py` 运行脚本，就能看到模型根据你输入的文本生成的结果。
需要注意的是，不同类型的DeepSeek模型（如语言模型、图像模型等）部署方式会有较大不同，上述只是一个基础示例 ，实际部署时要根据模型的官方文档进行准确操作。 |
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