接入DeepSeek大模型

下载并安装Ollama

下载并安装Ollama, 使用参数ollama -v查看是否安装成功。
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输入命令ollama list, 可以看到已经存在4个目录了。
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输入命令ollama pull deepseek-r1:1.5b, 下载deepseek模型,本处采用最轻量级的deepseek模型为例。
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下载完成之后,在ollama目录下可以看到ds模型文件。
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输入ollama run deepseek-r1:1.5b,运行模型。

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chatbox 软件配置大模型

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chatbox配置流程

### 使用Python集成DeepSeek大模型 为了使用Python接入DeepSeek大模型,需先安装必要的库并配置环境。通常情况下,这涉及到安装`transformers`库以及其他辅助工具来处理数据输入和输出。 #### 安装依赖项 确保环境中已安装最新版本的pip和其他基础包之后,可以执行如下命令来安装所需的库: ```bash pip install transformers torch datasets ``` 这些库提供了访问预训练模型的能力,并简化了自然语言处理任务中的常见操作[^1]。 #### 加载预训练模型 通过Hugging Face提供的Transformers库加载DeepSeek或其他兼容的大规模预训练模型非常简单。下面是一个简单的例子展示如何完成这一过程: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-model-name") # 替换为实际的DeepSeek模型名称 model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("deepseek-model-name") text = "这是一个测试句子" inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) print(outputs.logits) ``` 这段代码展示了怎样利用AutoTokenizer类对输入文本进行编码,并调用相应的模型来进行推理计算。注意这里假设存在名为`deepseek-model-name`的具体DeepSeek变体;具体名称应根据官方文档或资源获取。 #### 数据准备与预测 对于特定的应用场景,可能还需要额外的数据前处理步骤,比如分词、去除停用词等。同样,在得到模型输出后也可能要经过一些转换才能用于最终应用中。例如,如果是在做分类任务,则可以从logits张量中提取最大值对应的索引来作为类别标签[^3]。
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