中建西部建设股份有限公司网站好用的磁力搜索引擎

注：文章最后附《清华大学DeepSeek从入门到精通》104页PPT

环境准备

操作系统：建议使用 Linux 系统，如 Ubuntu 20.04 及以上版本。

硬件要求

至少 16GB 以上的内存，如果要部署较大参数的模型，建议配备 GPU，如 NVIDIA GPU（需安装对应的 CUDA 驱动）。

软件依赖

Python：安装 Python 3.8 及以上版本。可以使用以下命令安装：

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip

Git：用于克隆代码仓库。安装命令如下：

sudo apt install git

下载模型和代码
克隆 DeepSeek-Coder 代码仓库

git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Coder.git
cd DeepSeek-Coder

安装依赖库
在项目根目录下，使用以下命令安装所需的 Python 依赖库：

pip install -r requirements.txt

下载模型权重
你可以从 Hugging Face 上下载 DeepSeek-Coder 模型权重。例如，下载 7B 基础模型：

pip install huggingface_hub
from huggingface_hub import snapshot_downloadmodel_name = "deepseek-ai/deepseek-coder-7b-base"
snapshot_download(repo_id=model_name, local_dir="./model_weights")

将上述代码保存为一个 Python 文件，例如 inference.py，然后在终端中运行：

python inference.py

注意事项
模型选择：除了 7B 基础模型，还有其他不同参数规模和功能的模型可供选择，如 deepseek-coder-7b-instruct 等，你可以根据自己的需求进行下载和使用。
内存管理：如果在部署过程中遇到内存不足的问题，可以尝试减少 max_new_tokens 的值，或者使用更轻量级的推理方式。
CUDA 配置：如果使用 GPU 进行推理，确保 CUDA 版本与 PyTorch 兼容，并且 GPU 驱动已正确安装。

《清华大学DeepSeek从入门到精通》104页PPT

https://www.doc88.com/p-37743839243624.html