本地部署deepseek的sdk详细步骤
时间: 2025-02-19 10:21:35 浏览: 109
### 详细的本地部署 DeepSeek SDK 步骤说明
#### 准备工作
为了成功在本地环境中部署 DeepSeek SDK,需先完成一系列准备工作。确保计算机满足最低硬件需求,特别是对于 Windows 7 系统而言,建议至少拥有 2GB RAM 来运行较小规模的模型版本如 deepseek-r1:1.5b[^1]。
#### 安装必要软件包
安装必要的依赖项和库文件是必不可少的一环。这通常涉及 Python 解释器及其相关环境配置工具(例如 pip 或 conda),以及特定于目标平台的支持组件。如果采用 llama.cpp 方案,则还需编译或获取预构建二进制文件来适配所选架构。
#### 获取 DeepSeek 模型及相关资源
访问 gpt4all 平台,在其界面上通过 “查找模型” 功能定位所需的 DeepSeek 版本,并按照提示完成下载操作。此步骤同样适用于其他提供相似服务的地方,比如 Ollama 提供的服务接口[^2][^3]。
#### 配置与初始化
创建一个新的项目目录用于存放所有关联文件;解压已获得的数据集至指定位置;依据官方文档调整参数设定以适应个人偏好或具体应用场景的要求。某些情况下可能还需要修改启动脚本来兼容不同的操作系统特性。
#### 启动测试
一切就绪之后便可以尝试首次调用了——执行一段简单的命令行指令或是编写一小段 python 脚本来加载刚刚设置好的模型实例并传入一些样例输入数据来进行验证性预测处理。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_model_directory")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path_to_model_directory")
input_text = "Your input text here."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs)
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)
```
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