windows 通过ollama本地离线部署deepseek，如何通过python计算模型实际输出token量

为了帮助您理解如何在 Windows 系统上通过 Ollama 平台本地离线部署 DeepSeek 模型，并使用 Python 计算模型实际输出的 token 数量，以下是详细的步骤说明： ### 部署 DeepSeek 首先，在您的Windows环境中安装并配置好Ollama平台以及所需的DeepSeek环境。这通常涉及以下几个步骤: 1. **安装依赖项**：确保已经安装了Python、PyTorch等必要的库和工具。 2. **获取模型文件**：从官方渠道下载预训练好的DeepSeek模型权重和其他必要资源。 3. **设置运行环境**：按照文档指示调整系统路径变量或其他配置选项。 完成上述准备工作之后，你可以将DeepSeek模型加载到内存中准备推断任务。 ### 使用 Python 进行 Token 统计 一旦成功地设置了推理环境，接下来就可以编写一段简单的脚本来统计生成文本所包含的实际Token数目。这里给出一个基本示例代码框架供参考： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM # 加载预先保存下来的 tokenizer 和 model 实例 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_your_model_directory") model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("path_to_your_model_directory") def count_output_tokens(prompt_text): inputs = tokenizer(prompt_text, return_tensors="pt") # 对输入句子做编码处理 outputs = model.generate(**inputs) # 调用generate函数获得预测结果 decoded_outputs = [tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True) for output_ids in outputs] # 解码得到人类可读的结果字符串列表 total_tokens = sum([len(tokenizer.tokenize(text)) # 根据分词后的长度求和得出总的Tokens数 for text in decoded_outputs]) print(f"Prompt: {prompt_text}") print(f"Generated Text: {''.join(decoded_outputs)}") print(f"Total Output Tokens Counted: {total_tokens}") if __name__ == "__main__": prompt_example = "请输入您想让模型生成的内容提示" count_output_tokens(prompt_example) ``` 请注意修改 `"path_to_your_model_directory"` 为您实际存放已部署好的DeepSeek模型的位置；同时也可以自定义 `prompt_example` 来测试不同场景下的表现情况。 此段程序会先对给定的输入进行编码成适合送入Transformer架构的形式，然后调用模型生成相应的回复内容，并最终打印出整个过程产生的总Token数量信息。