架设Wikipedia的本地镜像

本文详细介绍了如何在Debian操作系统上构建Wikipedia的本地镜像。首先,你需要安装MySQL数据库来存储数据,然后使用PHP作为服务器端脚本语言。接下来,将通过SVN获取Wikipedia的最新内容,并在Vmware虚拟环境中进行部署和测试。这个过程对于离线研究或减少网络依赖非常有用。

本文试图总结架设Wikipedia镜像的过程。

 

  • 准备工作

首先需要安装Mediawiki软件,以及Mediawiki所依赖的软件,Apache,Php5,Mysql等,这里就不详细讲解了。对于懒人,有两个选择:

第一是安装Debian[1],这样apt-get install mediawiki就可以完成软件的安装。

第二是下载VMWare Player[2]和一个预安装Mediawiki的虚拟机[3]。

其次需要安装Java[4],因为导入数据的工具[5]是用Java实现的。

然后是硬盘,如果是英文wikipedia[6],需要准备大概10G的空间,如果是中文[7],需要1G左右的空间。注意Mysql数据库文件(典型的安装会使用/var/lib/mysql这个目录)所在的分区应具有足够的空闲空间。

最后,也是最重要的是,想办法下载wikipedia的数据文件,由于数据文件的网站[8],和导入数据文件的工具及其使用说明[9]都被封锁,这个就得自己想办法,各显神通了。由于数据文件很多,记得我们需要的文件名字看起来像是:

enwiki-20061130-pages-articles.xml.bz2 [10],
zhwiki-20061130-pages-articles.xml.bz2 [11]

另外,在制作镜像的过程中,需要对Apache的配置[12]、Mysql的管理[13]和Php[14]有一个简单的了解。

假设我们想要镜像英文Wikipedia,那么准备工作完成之后,我们有一个安装好了Mediawiki,以及下面两个文件:

数据文件:enwiki-20061130-pages-articles.xml.bz2

导入工具:mwdumper.jar [5]

  • 初始化Wikipedia

安装Mediawiki软件后,需要完成初始化配置。建立镜像的初始化的过程和安装一个新的Wikipedia没有什么不同。我们假设初始化使用以下的参数:

Mediawiki的URL:

<think>嗯,用户问的是如何本地化部署DeepSeek模型,也就是在自己本地机器上搭建和运行这个模型。首先,我需要明确DeepSeek具体指的是哪一个模型,因为可能涉及到不同的版本,比如DeepSeek-R1或者其他的变体。不过一般来说,这类模型都是基于Transformer架构的大语言模型,类似于GPT系列。 首先,用户可能需要了解本地部署的基本步骤,比如环境准备、模型获取、依赖安装、配置调整、运行和测试。需要确保用户具备足够的硬件资源,尤其是GPU,因为大模型需要显存支持。例如,7B参数的模型可能需要至少8GB显存,而更大的模型可能需要更多。 接下来,模型获取的途径可能需要从官方渠道下载,比如Hugging Face Hub或者官方的GitHub仓库。这里要注意版权问题,确保用户有合法的使用权。然后安装依赖库,比如PyTorch、Transformers库、CUDA工具包等,这些都需要根据用户的系统环境进行适配,尤其是CUDA版本和PyTorch版本的对应关系。 配置部分可能需要调整模型的参数,比如设备映射到GPU,设置数据类型为半精度(fp16)以减少显存占用,或者使用量化技术如bitsandbytes来进一步优化资源使用。此外,可能还需要处理分词器和模型加载的代码,确保正确初始化模型。 在运行和测试阶段,需要编写推理代码,处理输入文本,生成输出,并且监控资源使用情况,防止内存溢出。对于没有GPU的用户,可能需要提到使用CPU模式,但这样速度会很慢,不推荐。 另外,用户提到的“投喂”可能是指如何用自己的数据继续训练或者微调模型。这部分需要准备数据集,使用如Hugging Face的Trainer类或者自定义训练循环,考虑参数高效微调方法(比如LoRA),以及训练后的评估和部署。 潜在的问题可能包括硬件不足、依赖版本冲突、模型文件损坏、路径错误等。需要提醒用户注意这些点,并提供排查建议,比如检查CUDA是否安装正确,显存是否足够,模型路径是否正确等。 最后,资源推荐部分需要给出官方文档、社区论坛和相关工具的链接,帮助用户进一步学习和解决问题。确保整个流程清晰,步骤详细,同时提醒用户注意计算资源消耗和数据隐私问题。</think>以下是为您整理的DeepSeek模型本地化部署及数据训练分步指南: 一、部署环境准备 1. 硬件要求 - GPU推荐:NVIDIA RTX 3090/4090 (24GB显存) 或 A100(40GB) - 最低显存:7B模型需8GB,67B模型需48GB - 系统内存:建议不低于32GB - 存储空间:预留50GB SSD空间 2. 软件依赖 ```bash # 基础环境 conda create -n deepseek python=3.10 conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia pip install transformers>=4.33 accelerate sentencepiece # 可选量化支持 pip install bitsandbytes ``` 二、模型获取与加载 1. 官方渠道获取 - Hugging Face Hub: ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base", device_map="auto", torch_dtype=torch.float16) ``` 2. 本地加载示例代码 ```python import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_path = "./deepseek-7b" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_path, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, load_in_4bit=True # 启用4bit量化 ) ``` 三、推理测试 ```python input_text = "解释量子力学的基本原理" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda") outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` 四、数据训练流程 1. 数据准备 - 格式要求:JSONL文件,每行包含"text"字段 - 预处理建议: ```python from transformers import TextDataset dataset = TextDataset( tokenizer=tokenizer, file_path="data.jsonl", block_size=512 ) ``` 2. 微调训练 ```python from transformers import Trainer, TrainingArguments training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=4, gradient_accumulation_steps=8, learning_rate=2e-5, fp16=True, logging_steps=100, save_steps=1000 ) trainer = Trainer( model=model, args=
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