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wzjs 2025/9/2 6:19:54

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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。