【限时免费】项目实战：用DeepSeek-Prover-V2-7B构建一个智能数学证明助手，只需100行代码！...-优快云博客

项目实战：用DeepSeek-Prover-V2-7B构建一个智能数学证明助手，只需100行代码！

【免费下载链接】DeepSeek-Prover-V2-7B 项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-7B

项目构想：我们要做什么？

在这个项目中，我们将利用DeepSeek-Prover-V2-7B模型构建一个智能数学证明助手。该助手能够帮助用户自动生成数学定理的正式证明（基于Lean 4语言），并提供详细的证明计划和关键步骤。以下是项目的具体功能：

输入：用户提供一个数学定理的陈述（可以是自然语言或Lean 4代码片段）。
输出：
1. 一个详细的证明计划，包括关键步骤和策略。
2. 完整的Lean 4代码，用于正式证明该定理。

例如，用户可以输入一个简单的代数问题，如“证明120%的30减去130%的20的绝对值为10”，助手将生成详细的证明计划和对应的Lean 4代码。

技术选型：为什么是DeepSeek-Prover-V2-7B？

DeepSeek-Prover-V2-7B是一个专为形式化定理证明设计的开源大语言模型，具有以下核心亮点：

形式化证明能力：模型专为Lean 4语言优化，能够生成高质量的正式证明代码。
递归子目标分解：模型能够将复杂问题分解为子目标，并逐步解决，适合处理多步证明任务。
冷启动数据合成：通过结合非正式推理和形式化证明，模型能够生成高质量的初始数据，提升证明的准确性。
轻量化设计：7B参数规模适合本地或轻量级部署，同时保持了较高的性能。

这些特性使得DeepSeek-Prover-V2-7B成为构建数学证明助手的理想选择。

核心实现逻辑

项目的核心逻辑分为以下几步：

用户输入处理：接收用户提供的数学定理陈述（自然语言或Lean 4代码）。
Prompt设计：构建一个清晰的Prompt，要求模型生成证明计划和正式代码。
模型调用：使用DeepSeek-Prover-V2-7B模型生成响应。
结果解析与展示：将生成的证明计划和代码格式化输出。

关键Prompt设计

为了引导模型生成高质量的证明计划和代码，我们设计了以下Prompt模板：

prompt = """
Complete the following Lean 4 code:

```lean4
{}

Before producing the Lean 4 code to formally prove the given theorem, provide a detailed proof plan outlining the main proof steps and strategies. The plan should highlight key ideas, intermediate lemmas, and proof structures that will guide the construction of the final formal proof. """.strip()


## 代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，包含详细的中文注释：

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# 设置随机种子以保证结果可复现
torch.manual_seed(30)

# 加载模型和分词器
model_id = "DeepSeek-Prover-V2-7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

# 用户输入的数学定理（Lean 4代码片段）
formal_statement = """
import Mathlib
import Aesop

set_option maxHeartbeats 0

open BigOperators Real Nat Topology Rat

/-- What is the positive difference between $120\%$ of 30 and $130\%$ of 20? Show that it is 10.-/
theorem mathd_algebra_10 : abs ((120 : ℝ) / 100 * 30 - 130 / 100 * 20) = 10 := by
  sorry
""".strip()

# 构建Prompt
prompt = """
Complete the following Lean 4 code:

```lean4
{}

构建聊天格式的输入

chat = [ {"role": "user", "content": prompt}, ]

加载模型

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True )

生成输入张量

inputs = tokenizer.apply_chat_template( chat, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt" ).to(model.device)

生成输出

outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=8192)

解码并打印结果

print(tokenizer.batch_decode(outputs)[0])


### 代码讲解

1. **模型加载**：使用`AutoModelForCausalLM`和`AutoTokenizer`加载DeepSeek-Prover-V2-7B模型。
2. **输入处理**：用户提供一个Lean 4代码片段，包含待证明的定理。
3. **Prompt设计**：通过Prompt引导模型生成详细的证明计划和正式代码。
4. **生成结果**：调用模型的`generate`方法生成响应，并解码输出。

## 效果展示与功能扩展

### 效果展示

运行代码后，模型会生成以下内容：
1. **证明计划**：详细描述如何分解问题、关键步骤和策略。
2. **正式代码**：完整的Lean 4代码，用于证明定理。

例如，对于输入的代数问题，模型可能会生成以下证明计划：

Proof Plan:

Calculate 120% of 30 and 130% of 20 separately.
Subtract the two results and take the absolute value.
Simplify the expression to show it equals 10.


并生成对应的Lean 4代码。

### 功能扩展

1. **支持自然语言输入**：扩展功能，允许用户直接输入自然语言描述的数学问题。
2. **交互式界面**：构建一个简单的Web界面，用户可以通过输入框提交问题并查看结果。
3. **多领域支持**：扩展模型支持的范围，如几何、数论等更多数学领域。

## 结语

通过本项目，我们展示了如何利用DeepSeek-Prover-V2-7B快速构建一个智能数学证明助手。只需100行代码，即可实现从定理陈述到正式证明的全流程自动化。希望这个案例能激发你进一步探索大模型在形式化数学中的应用！