mathtype在word2016中安装

如果是word2016,

安装包,里面有破解文件双击运行。
提取码:mv91

如果是word2019安装完成后需要进行如下操作

安装完成后要参考如下博客
参考博客

主要是由于版本不对,所以在2019中需要单独处理wll文件.

如果出现未找到Mathpage.wll。也可以使用此博客。修正

### 如何离线部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 大模型 为了成功离线部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 模型,环境配置和资源准备至关重要。确保硬件满足最低需求,包括足够的 GPU 显存和支持 CUDA 的 NVIDIA 图形卡[^1]。 #### 准备工作 安装必要的依赖库对于顺利运行大模型非常重要。通常情况下,这涉及 Python 环境设置以及 PyTorch 或 TensorFlow 这样的深度学习框架的安装。具体到 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B,推荐使用 Anaconda 创建独立的工作环境来管理包版本冲突问题: ```bash conda create -n deepseek_env python=3.9 conda activate deepseek_env pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` #### 下载并加载预训练权重 由于目标是在没有互联网连接的情况下部署该模型,因此需要提前下载好所有的文件,并将其存储在一个可访问的位置。官方文档建议通过有网络连接的设备预先获取这些资源,之后再转移到目标环境中。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name_or_path = "path_to_offline_model_directory" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) ``` #### 配置推理服务 完成上述准备工作后,下一步就是构建一个能够接收请求并向用户提供响应的服务接口。Flask 是一种轻量级 Web 应用程序开发工具,非常适合用来快速搭建这样的 API 接口。 ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): input_text = request.json.get('input') inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda") outputs = model.generate(**inputs) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return jsonify({"output": result}) if __name__ == "__main__": app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ```
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