小白在虚拟环境下安装transformers

已于 2024-07-27 17:08:00 修改
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文章标签： 人工智能 python transformer
于 2024-01-22 20:42:47 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Leestudystudy/article/details/135757626
本文讲述了如何在PyCharm中通过创建并激活名为python的D盘虚拟环境来安装transformers库，强调了在安装前需确保虚拟环境已激活，以及遇到的网络问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

安装代码不指定版本默认安装最新版  

pip install transformers

建议自己构建一个虚拟环境，一些需要的包直接安装在虚拟环境中

我的是放在D盘中，虚拟环境名称为python

因为用的是pycharm  解释器直接设置虚拟环境中的python 3.9 

就可以调用虚拟环境中安装的包了

注意：安装需要的包一定要先激活 虚拟环境再安装

本人在安装transformers遇到最大的问题就是网络问题

网络差或者没有网络会出现以下这种情况

成功安装就是这样了

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### 本地部署步骤 本地部署 DeepSeek 的过程可以分为以下几个方面：环境准备、依赖安装、模型下载和运行推理。以下是详细的步骤说明： #### 环境准备 在开始之前，确保计算机满足 DeepSeek 的运行需求。对于 NVIDIA 显卡用户，需要安装与显卡兼容的 CUDA 驱动程序[^5]。访问 NVIDIA 官方网站，根据系统信息选择正确的 CUDA 版本进行下载和安装。 #### 依赖安装 创建一个独立的虚拟环境以避免与其他项目冲突。通过以下命令创建并激活虚拟环境： ```bash python -m venv deepseek_env deepseek_env\Scripts\activate ``` 接着，安装必要的 Python 库。如果使用 GPU 加速，需指定 PyTorch 的 CUDA 版本；否则，可以选择 CPU 版本： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # GPU版本 # 或 pip install torch torchvision torchaudio # CPU版本 ``` 此外，还需安装其他依赖项以支持模型加载和推理： ```bash pip install transformers sentencepiece accelerate ``` #### 模型下载 模型可以从 Hugging Face 官方仓库下载。确保已注册 Hugging Face 账号并完成 Git LFS 的安装： ```bash git lfs install git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat ``` 如果网络条件受限，也可以通过国内镜像站点（如 ModelScope）下载模型[^5]。 #### 运行推理 完成上述步骤后，可以加载模型并进行推理测试。以下是一个简单的代码示例： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat") input_text = "Hello, how can I help you today?" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` --- ### 常见问题与解决方案 在本地部署过程中，可能会遇到一些常见问题。以下是针对这些问题的解决方法： 1. **服务器繁忙或连接超时** 如果在下载模型时遇到服务器繁忙或连接超时的问题，建议切换到国内镜像站点进行下载[^3]。 2. **CUDA 驱动不匹配** 如果在运行时出现 CUDA 相关错误，请检查显卡驱动是否与安装的 CUDA 版本兼容，并根据需要更新驱动程序[^5]。 3. **内存不足** 对于较大的模型（如 DeepSeek-LLM-7B），可能需要较高的显存或内存支持。如果设备资源不足，可以尝试减少 `max_new_tokens` 参数值以降低计算需求[^4]。 4. **模型加载失败** 如果在加载模型时遇到问题，请确认模型路径是否正确，以及所有依赖项是否已成功安装[^1]。 --- ###
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