下载魔塔社区模型文件

我是使用git下载魔塔社区大模型文件的。

因为使用 modelscope 下载模型文件老报错,我用的命令如下:

modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

报错情况如下:

 这个报错不知道是什么原因,我试了好几次还是报错,并且下载别的模型也报错。然后就选了用git下载。如果有友友知道报错原因,可评论告知。

使用git下载的命令DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B的命令如下:

 

git clone https://www.modelscope.cn/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B.git

 这个是成功下载了,具体看下图:

 为了避免终端中断,给大家推荐一个好用的工具Tmux,创建一个会话:

tmux new -s deepseek_Qwen32B

 若终端中断,可通过以下命令恢复会话:

  tmux attach -t deepseek_Qwen32B

 可以在会话内运行git下载模型的命令。

 后续有好用的工具会继续更新~欢迎关注!!

<think>好的,用户想下载DeepSeek模型或工具,需要从魔塔社区获取。首先,我应该回忆一下系统提供的引用内容。引用[1]提到了使用modelscope的下载命令,具体是modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B,这应该是最直接的下载方法。用户可能需要安装ModelScope库,所以需要提醒他们先安装。 接下来,引用[2]和[3]涉及到模型格式转换和本地部署。如果用户下载的是LLaMA架构的模型,可能需要转换脚本,比如用convert_llama_weights_to_hf.py这个脚本。这里需要详细说明转换步骤,确保用户能够正确执行命令。另外,引用[3]提到了Ollama工具,可以用于本地部署和接口调用,用户可能需要这个工具的安装步骤和基本使用方法。 然后,我需要整理步骤,确保逻辑清晰。第一步是下载模型,第二步是格式转换(如果需要),第三步是本地部署。每个步骤都要分点说明,并且给出具体的命令或链接。同时,要检查是否有需要特别注意的地方,比如Python环境、依赖安装等,可能需要提醒用户提前安装好这些依赖。 另外,用户可能对如何验证下载是否成功或者如何测试模型有疑问,但当前问题主要聚焦在下载和初步部署,所以可能不需要深入这部分。不过,生成相关问题的时候可以考虑包括这些方面,比如如何测试模型是否正常运行。 最后,生成的相关问题需要覆盖用户可能的后续操作,例如性能优化、应用场景等,但根据引用内容,可能更适合询问模型转换的具体步骤、本地部署的其他方法,或者模型的应用场景。需要确保问题与提供的引用信息相关,这样回答才有依据。 现在,需要将以上思考转化为结构化的回答,使用中文,遵循格式要求,正确使用LaTeX,并添加引用标识。同时,确保每个步骤清晰,代码块正确展示命令。</think>### 如何从魔塔社区下载DeepSeek模型或工具 #### 步骤1:通过ModelScope下载模型 1. 安装ModelScope库(Python环境需先配置): ```bash pip install modelscope ``` 2. 执行下载命令(以DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B为例): ```bash modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B ``` 此命令会自动下载模型文件到本地缓存目录[^1]。 #### 步骤2:模型格式转换(针对LLaMA架构) 如果下载的是基于LLaMA架构的模型(如DeepSeek-7B),需转换为HuggingFace格式: ```bash python convert_llama_weights_to_hf.py \ --input_dir ./deepseek-7b \ --model_size 7B \ --output_dir ./hf_format ``` 转换后的模型可适配主流训练框架[^2]。 #### 步骤3:本地部署与调用 推荐使用Ollama工具部署: 1. 下载Ollama客户端(官网:https://ollama.com/) 2. 安装后通过命令行加载模型: ```bash ollama run deepseek-model ``` 3. 通过REST API调用模型接口[^3]。
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